Testing the face-specificity of the inversion effect in budgie experts
Notice bibliographique
Résumé
Dramatic inversion costs in the recognition and perception of faces but not objects have reinforced the view that face-specific mechanisms support holistic processing for face individuation. The alternative expertise hypothesis asserts that these effects, while appearing face-selective, reflect domain-general processing strategies for expert perceptual discrimination. Previous studies of real-world object expertise have been restricted to the context of within-class object discrimination (e.g. car model, bird and dog species), providing a weak test of the expertise hypothesis with respect to perceptual individuation. In this study, we examined a novel form of expertise in bird breeders who individuate highly homogenous birds at the identity level. Breeders of show budgies maintain aviaries of 50-300 birds with each bird being uniquely recognized based on physical characteristics such as markings and body structure. Information about each bird's relation to the social and genetic structure of the bird group is also attached to this recognition. Performance in a sequential matching task for upright and inverted birds and faces was compared across experts and novices. Results show that budgie experts outperform bird novices in the perception of upright bird images, yet this increased perceptual ability is orientation specific and is impaired for inverted bird images. These results demonstrate that inversion effects can be found for objects which are individuated and visually homogenous, and support the hypothesis that inversion costs for faces are a consequence of domain-specific experience and not necessarily due to a face-specific mechanism. 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».