Does holistic processing predict face identification? The effect of aging
Notice bibliographique
Résumé
Although most young observers exhibit holistic processing, the extent of holistic processing does not predict face identification (Konar et al., JOV 2008). Here we examined the effects of aging on holistic face processing, as indexed by the Composite Face Effect (CFE), and the role holistic processes play in face identification. The CFE was measured in two groups of younger (mean=22.0 and 19.3 years; n=24 and 52) and older (mean=69.9 and 68.1 years; n=26 and 24) adults. All groups had significant CFEs. There was an age difference in the CFE based on measures of response time in both experiments, with old adults showing higher CFEs (ts ≥2.4, ps ≤0.03). There was no age difference in the CFE based on accuracy (ts ≥−0.5, ps ≤0.63). Therefore there was no evidence that holistic processing, as indexed by the CFE, declines with age, consistent with previous suggestions that holistic processing is spared in aging (Boutet & Faubert, 2006). We then correlated the CFE with face identification accuracy measured in a 10 AFC task that used an unlimited viewing time, and a 4 AFC task that used a short stimulus duration that was identical to the one used in the CFE task. Accuracy in the 10 AFC task did not differ between age groups, but accuracy was lower in older subjects in the 4 AFC task. As reported previously, CFE and face identification were not correlated in younger subjects. In older subjects, CFEs were not correlated with accuracy in the 10 AFC identification task, but CFEs based on response accuracy, not reaction time, approached a significant correlation with face identification accuracy in the 4 AFC task (rho=0.36). The results suggest that holistic processing is maintained throughout our adult lives, and suggest that such processing may place greater constraints on face identification as we age.
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,001 | 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 ».