The influence of processing style on face perception
Notice bibliographique
Résumé
A wealth of evidence suggests that face processing typically involves global (holistic) analysis but that, under some circumstances (e.g., when viewing inverted or fragmented faces), a feature-based analysis is undertaken (e.g., Farah et al., 1995). This approach may also be used when viewers process incongruent (McGurk) audiovisual stimuli; under these circumstances, viewers tend to focus disproportionately on the mouth (Paré et al., 2003). The purpose of the present experiments was to see if individual differences in processing style predict performance on tasks in which feature-based analysis of faces is likely to occur. Processing style was assessed with the Group Embedded Figures Test (GEFT, Witkin et al., 1971); high scores on this test indicate a local processing bias, while low scores indicate a global processing bias (Ellis, 1996). In the first experiment, participants completed the GEFT and a face matching task in which they were required to match a target face to one of two choice faces. The choice faces were always in the same orientation as the target, but could be shown from the same or a different viewpoint. Local processors tended to be more accurate than global processors at matching inverted (but not upright) faces; they were also more accurate at matching a target face to a choice face differing in viewing angle by 90 degrees. In the full sample, GEFT scores were positively correlated (r = .36, p = .046) with accuracy scores for matching inverted faces differing in viewing angle by 90 degrees. In the second experiment, we examined the relationship between processing style and the strength of the McGurk effect. In some conditions, local processors showed a larger McGurk effect than global processors. Together, these results lend support to the idea that individual differences in processing style affect performance with certain types of face stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».