Contributions to the Cognitive Study of Facial Recognition on Down Syndrome: A New Approximation to Exploring Facial Emotion Processing Style
Notice bibliographique
Résumé
Background: This paper aimed to explore the ability of people with Down syndrome (PWDS) in recognizing facial emotion by considering automatic cognitive processing levels of face recognition. Method: A sample of PWDS and participants with typical development (PWTD) participated in a set of two affective priming studies. In each study, participants had to categorize an emotional or neutral target face that was preceded by another emotional face. Stimuli presentation for each facial set (one face after another) was conducted by using an stimulus onset asynchrony (SOA) of 300 ms with the inter-stimulus interval (ISI) set at 50 ms. The first affective priming study manipulated emotion congruency between prime and target emotional faces to explore emotion classification abilities and to identify the cognitive mechanisms underlying automatic recognition of some emotional faces. The second study explored the effect that gender of a face has over categorization of facial emotion and difficulty in recognizing negative facial expressions. Results: The results strongly suggest that not all of the PWDS present difficulties in recognizing negative facial emotions. PWDS’ performance pattern in categorizing emotion was similar to that of PWTDs if they had to use broad classification categories (e.g., emotion vs. no emotion). However, differences between both samples occurred if PWDS had to use a specific category task (e.g., classification of happiness, sadness, etc.). Conclusions: At least two emotion information processing styles can be identified in PWDS. Methodological and theoretical implications for exploring the emotional capabilities of people with DS are discussed.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».