Infants' sensitivity to variability in face configuration
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE. Research has suggested that 2-month-old infants can perceive face-like stimuli as a unique configuration of features. The face configuration parameters necessary for infants to discriminate between faces, however, have not been examined. To investigate the configurational parameters that support discrimination, synthetic face stimuli (Wilson et al., 2002), both frontal and 20-degree side views, which equate faces on all parameters except geometric variability were used. Specifically, this study was designed to determine how much geometric variation between faces is necessary for infants to discriminate them. METHODS. A cueing paradigm was used in which 6- to 7-month-olds saw mean face cues that predicted the appearance of targets on one side and face cues that geometrically varied by either 3, 5, 7 or 10% predicted targets that appeared on the other side. Eye movements were analyzed for correct anticipation of the targets in response to which face cue had been presented. RESULTS. When seen in frontal view, infants exhibited above chance correct anticipations for mean vs. 5 and 10% face comparisons but not mean vs. 3%. When seen in the side view, infants exhibited above chance correct anticipations only for the mean vs. 10% variability comparison. CONCLUSIONS. Infants thus rely on the overall variability in configuration to discriminate between individual faces. Moreover, infants' discrimination is consistent with adults' (Wilson et al., 2002) in the amount of variability necessary and that less variability is needed for frontal than side views, suggesting the recruitment of the same neural mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».