Differences in Own- and Other-race Face Scanning in Infants
Notice bibliographique
Résumé
The other-race effect has been found to exist in both adults (Meissner & Brigham, 2001) and infants (Kelly et al., 2007). It is most often described in terms of discrimination abilities and manifests itself as an own-race recognition advantage. While recognition advantages for own-race faces have been found as early as 3 months (Sangrigoli & de Schonen, 2004), what remains unclear is whether different attentional patterns can be detected during the scanning of own- versus other-race faces in infancy. The present study investigated whether infants viewing own- and other-race faces displayed differential scanning and fixation patterns that may contribute to the previously reported own-race recognition advantage. Participants were Caucasian infants (n =22) aged 6 to 10 months (M = 8.5 months). Infants were presented with two videos on a Tobii Eye-Tracking screen while their fixations and scanning patterns were recorded. Each video contained the face of an adult female talking directly into the camera against a neutral background for a duration of 30 seconds. The identity of the face and the order of the presentations were counterbalanced and randomized across participants. Data was analyzed by comparing the proportion of infant' fixations to the different facial features across conditions (races). An analysis of variance (with results to date) revealed a significant interaction between race and feature, in that infants looked significantly longer at the eyes of the own-race faces as compared to the other-race faces, p <0.5. A significant 3- way interaction of race by feature by age was also found, in that older infants looked significantly more at other-race mouths compared to own-race mouths, p <0.001. The present results contribute to the understanding of the underlying perceptual processes that may influence recognition differences for the processing of own- and other-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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».