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Enregistrement W2043929732 · doi:10.1037/0096-1523.33.1.1

Temporal integration in face perception: Evidence of configural processing of temporally separated face parts.

2007· article· en· W2043929732 sur OpenAlexaff
David Anaki, Jennifer Boyd, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInversion (geology)PerceptionFace perceptionInterval (graph theory)Computer sciencePattern recognition (psychology)Artificial intelligenceVisual perceptionFace (sociological concept)Computer visionSpeech recognitionPsychologyMathematicsGeologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporal integration is the process by which temporally separated visual components are combined into a unified representation. Although this process has been studied in object recognition, little is known about temporal integration in face perception and recognition. In the present study, the authors investigated the characteristics and time boundaries of facial temporal integration. Whole faces of nonfamous and famous people were segmented horizontally into 3 parts and presented in sequence, with varying interval lengths between parts. Inversion and misalignment effects were found at short intervals (0-200 ms). Moreover, their magnitude was comparable to those found with whole-face presentations. These effects were eliminated, or substantially reduced, when the delay interval was 700 ms. Order of parts presentation did not influence the pattern of inversion effects obtained within each temporal delay condition. These results demonstrate that temporal integration of faces occurs in a temporary and limited visual buffer. Moreover, they indicate that only integrated faces can undergo configural processing.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,304 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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