Caucasian Infants Scan Own- and Other-Race Faces Differently
Notice bibliographique
Résumé
Young infants are known to prefer own-race faces to other race faces and recognize own-race faces better than other-race faces. However, it is entirely unclear as to whether infants also attend to different parts of own- and other-race faces differently, which may provide an important clue as to how and why the own-race face recognition advantage emerges so early. The present study used eye tracking methodology to investigate whether 6- to 10-month-old Caucasian infants (N = 37) have differential scanning patterns for dynamically displayed own- and other-race faces. We found that even though infants spent a similar amount of time looking at own- and other-race faces, with increased age, infants increasingly looked longer at the eyes of own-race faces and less at the mouths of own-race faces. These findings suggest experience-based tuning of the infant's face processing system to optimally process own-race faces that are different in physiognomy from other-race faces. In addition, the present results, taken together with recent own- and other-race eye tracking findings with infants and adults, provide strong support for an enculturation hypothesis that East Asians and Westerners may be socialized to scan faces differently due to each culture's conventions regarding mutual gaze during interpersonal communication.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».