Scan patterns during the processing of facial expression versus identity: An exploration of task-driven and stimulus-driven effects
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual studies suggest that processing facial identity emphasizes upper-face information, whereas processing expressions of anger or happiness emphasizes the lower-face. The two goals of the present study were to determine (a) if the distributions of eye fixations reflect these upper/lower-face biases, and (b) whether this bias is task- or stimulus-driven. We presented a target face followed by a probe pair of morphed faces, neither of which was identical to the target. Subjects judged which of the pair was more similar to the target face while eye movements were recorded. In Experiment 1 the probe pair always differed from each other in both identity and expression on each trial. In one block subjects judged which probe face was more similar to the target face in identity, and in a second block subjects judged which probe face was more similar to the target face in expression. In Experiment 2 the two probe faces differed in either expression or identity, but not both. Subjects were not informed which dimension differed, but simply asked to judge which probe face was more similar to the target face. We found that subjects scanned the upper-face more than the lower-face during the identity task but the lower-face more than the upper-face during the expression task in Experiment 1 (task-driven effects), with significantly less variation in bias in Experiment 2 (stimulus-driven effects). We conclude that fixations correlate with regional variations of diagnostic information in different processing tasks, but that these reflect top-down task-driven guidance of information acquisition more than stimulus-driven effects.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».