Happy or sad? The effects of age and face race on expression aftereffects
Notice bibliographique
Résumé
Emotional facial expressions provide a useful indicator of others' affective states. Adults perceive blends of facial expressions categorically (i.e., separated by a clear boundary) and dynamically; an ambiguous expression is perceived as sad following adaptation to a happy expression, but as happy following adaptation to sad. These expression aftereffects are strong when the adapting and probe expressions share the same facial identity, but are mitigated when they are posed by different identities, indicating that adults' perception of facial expression is integrated with identity (Fox & Barton, 2007). In Experiment 1, we extended these findings by comparing categorical boundaries and expression aftereffects in adults versus children (n = 20 per group). We created two morphed continua of facial expressions (happy-sad, fear-anger) in which contiguous faces differed by 5%. Participants classified each face in one of the two continua in three blocks of trials: no-adaptation, same-identity adaptation and different-identity adaptation. For the happy-sad continuum, both 5- and 7-year-olds showed adult-like category boundaries. All groups showed significant aftereffects in the same-identity condition, but the effects were larger for 5-year-olds (p p p p [[lt]].01), indicating that expression and identity may be less well integrated for other-race faces than own-race faces.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».