Adults Scan Own- and Other-Race Faces Differently
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that individuals show an other-race effect (ORE) in face recognition: they recognize own-race faces better than other-race faces. The present study tested the hypothesis that individuals would also scan own- and other-race faces differently. We asked Chinese participants to remember Chinese and Caucasian faces and we tested their memory of the faces over five testing blocks. The participants' eye movements were recorded with the use of an eye tracker. The data were analyzed with an Area of Interest approach using the key AOIs of a face (eyes, nose, and mouth). Also, we used the iMap toolbox to analyze the raw data of participants' fixation on each pixel of the entire face. Results from both types of analyses strongly supported the hypothesis. When viewing target Chinese or Caucasian faces, Chinese participants spent a significantly greater proportion of fixation time on the eyes of other-race Caucasian faces than the eyes of own-race Chinese faces. In contrast, they spent a significantly greater proportion of fixation time on the nose and mouth of Chinese faces than the nose and mouth of Caucasian faces. This pattern of differential fixation, for own- and other-race eyes and nose in particular, was consistent even as participants became increasingly familiar with the target faces of both races. The results could not be explained by the perceptual salience of the Chinese nose or Caucasian eyes because these features were not differentially salient across the races. Our results are discussed in terms of the facial morphological differences between Chinese and Caucasian faces and the enculturation of mutual gaze norms in East Asian cultures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».