Perceptual expertise and the plasticity of other-race face recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we argue that our ability to recognize own-race faces can be treated as a form of perceptual expertise. Similar to object experts (e.g., birdwatchers), people differentiate own-race faces at the subordinate level of categorization. In contrast, like novices, we tend to classify other-race faces at the basic level of race. We demonstrate that, as a form of perceptual expertise, other-race face recognition can be systematically taught in the lab through subordinate-level training. When participants learn to quickly and accurately differentiate other-race faces at the subordinate level of the individual, the individuating training transfers to improved recognition of untrained other-race faces, produces changes in event-related brain components, and reduces implicit racial bias. Subsequent work has shown that other-race learning can be optimized by directing participants to the diagnostic features of a racial group. The benefits of other-race training are fairly long-lived and are evident even 2 weeks after training. Collectively, the training studies demonstrate the plasticity of other-race face recognition. Rather than a process that is fixed by early developmental events, other-race face recognition is malleable and dynamic, continually being reshaped by the perceptual experiences of the observer.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 découle