Differences in Face Recognition Ability Predicts Patterns of Holistic Face Processing in Children
Notice bibliographique
Résumé
DeGutis and colleagues (2012) have demonstrated that adults with developmental prosopagnosia show a typical holistic processing effect for the mouth, but not for the eye region. These findings are consistent with previous speculations that holistic processing of the eye region may be particularly important for successful face recognition. The present study examined 30 children, recruited based on their exceptionally high or low scores on the Cambridge Face Memory Task–Children (CFMT-C) from a database of more than 500 children. These children were separated into two groups roughly matched for age: those that performed very well at face recognition (high performers; N=15) and those that performed very poorly at face recognition (low performers; N=15). Average scores on the CFMT-C for each group were 91.31% (sd=5%) and 69.27% (sd=8%) respectively. For each group, we examined holistic face processing using the Part-Whole Task (Tanaka et al., 2010). This task examines the ability to recognize face parts (e.g. the eyes) both in isolation and in the context of the whole face, both of which differed by only one feature. As expected, the high performing group showed an overall holistic advantage, with greater accuracy on whole trials than part trials [t(14)=3.82, p<0.01]. This finding remained marginally significant when examining eye and mouth trials separately [Eye Trials: t(14)=1.97, p=0.068; Mouth Trials: t(14)=2.01, p=0.064]. Similar to the findings of DeGutis and colleagues (2012), the low performing group also showed an overall holistic advantage [t(14)=3.74, p<0.01]. However, this holistic advantage was carried by a holistic effect for mouth trials [t(14)=3.1, p<0.01] but not eye trials [t(14)= -0.29, n.s.]. These results replicate the finding that holistic processing of the eye region is particularly important for successful face recognition and may be impaired in cases of prosopagnosia. Furthermore, these data demonstrate the similarities in holistic processing between children and adults. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».