Potent features for the categorization of Caucasian, African American, and Asian faces in Caucasian observers
Notice bibliographique
Résumé
What is the information mediating race categorization? Here, we applied the Bubbles technique (Gosselin & Schyns, 2001) to reveal which areas of faces at five different spatial scales are efficient for race categorization in Caucasian participants. We asked 30 participants to categorize 700 “bubblized” faces selected randomly from sets of 100 male Caucasian faces, 100 male African American faces, and 100 male Asian faces. All face photos were normalized using SHINE, a new Matlab algorithm for luminance and power spectrum equalization (Willenbockel et al., in preparation). Separate multiple linear regressions between information samples and accuracy were performed for each race. The resulting classification images reveal the potent features for the categorization of Caucasian, African American, and Asian faces in Caucasian observers. For African American faces, the participants used mainly the nose and the mouth in the spatial frequency (SF) bands ranging from 10 to 42 cycles per face width. For Asian faces, they used the eyes in the SF bands ranging from 10 to 84 cycles per face width and the mouth in the SF band ranging from 5 to 10 cycles per face width. For Caucasian faces, they efficiently employed the eyes in the SF bands ranging from 5 to 21 cycles per face width as well as the mouth and the region between the eyes in the second highest SF band ranging from 21 to 42 cycles per face width. Interestingly, and congruently with the results of Smith et al. (2005), we observed almost no overlap between the information used for each stimulus category.
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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) | 0,000 | 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 ».