Aging Faces and Aging Perceivers: Are There Developmental Changes in Face Space Later in Life?
Notice bibliographique
Résumé
Adults' expertise in face processing has been attributed to norm-based coding, a representation that develops during childhood and may be optimized for own-age faces (Macchi Cassia et al., 2009). Here, we examined how young and older adult faces are represented in face space and the extent to which aftereffects transfer across age and sex categories. In Experiment 1, 16 young (18-26 years) and 16 older adults (62-82 years) were adapted to compressed female older adult faces. Before and after adaptation, they indicated which member of ±10% same-identity face pairs looked more normal; participants judged male and female young and older adult faces. Older adults demonstrated smaller aftereffects than young adults, p <.05, but the magnitude of aftereffects did not differ across age and sex categories for either age group (i.e., were not largest for female older adult faces), p > .10. In Experiment 2, we examined whether sensitivity to differences in ±10% face pairs varies as a function of participant age and/or face age. Young and older adults (n = 16 per group) were shown ±10%, ±20%, and ±30% same-identity face pairs and indicated which face in each pair appeared more expanded. Accuracy was > 75% in all conditions and did not differ with face age. Young adults were more accurate than older adults, but only for ±10% pairs, p <.01. Participants also rated the normality of young and older adult faces that ranged from +60% expanded to -60% compressed in 10% increments. Overall, older adults were less sensitive than young adults, p <.001, and both groups demonstrated slightly greater sensitivity to distortions in young faces, p <.05. Collectively, these results suggest that the dimensions underlying norm-based coding are most refined for young adult faces and that sensitivity to these dimensions declines in older adults. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,002 |
| 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 ».