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Enregistrement W2040542026 · doi:10.1080/02699931.2013.812557

Facial expression discrimination varies with presentation time but not with fixation on features: A backward masking study using eye-tracking

2013· article· en· W2040542026 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCognition & Emotion · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFacial expressionPsychologyBackward maskingFixation (population genetics)Cognitive psychologyMasking (illustration)Expression (computer science)Facial expression recognitionPresentation (obstetrics)Eye trackingTask (project management)Valence (chemistry)AudiologyCommunicationComputer scienceFacial recognition systemArtificial intelligencePattern recognition (psychology)NeurosciencePerceptionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study investigated the effects of presentation time and fixation to expression-specific diagnostic features on emotion discrimination performance, in a backward masking task. While no differences were found when stimuli were presented for 16.67 ms, differences between facial emotions emerged beyond the happy-superiority effect at presentation times as early as 50 ms. Happy expressions were best discriminated, followed by neutral and disgusted, then surprised, and finally fearful expressions presented for 50 and 100 ms. While performance was not improved by the use of expression-specific diagnostic facial features, performance increased with presentation time for all emotions. Results support the idea of an integration of facial features (holistic processing) varying as a function of emotion and presentation time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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