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Enregistrement W2044906258 · doi:10.1037/a0013080

Why does selective attention to parts fail in face processing?

2008· article· en· W2044906258 sur OpenAlexaff
Jennifer J. Richler, James W. Tanaka, Danielle Brown, L. Gauthier

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésPerceptionCognitive psychologyPsychologyFace (sociological concept)Cued speechMatching (statistics)Face perceptionEncoding (memory)Test (biology)Information processingMechanism (biology)Selective attentionComputer scienceCognitionNeuroscienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One hallmark of holistic face processing is an inability to selectively attend to 1 face part while ignoring information in another part. In 3 sequential matching experiments, the authors tested perceptual and decisional accounts of holistic processing by measuring congruency effects between cued and uncued composite face halves shown in spatially aligned or disjointed configurations. The authors found congruency effects when the top and bottom halves of the study face were spatially aligned, misaligned (Experiment 1), or adjacent to one another (Experiment 2). However, at test, congruency effects were reduced by misalignment and abolished for adjacent configurations. This suggests that manipulations at test are more influential than manipulations at study, consistent with a decisional account of holistic processing. When encoding demands for study and test faces were equated (Experiment 3), the authors observed effects of study configuration suggesting that, consistent with a perceptual explanation, encoding does influence the magnitude of holistic processing. Together, these results cannot be accounted for by current perceptual or decisional accounts of holistic processing and suggest the existence of an attention-dependent mechanism that can integrate spatially separated face parts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations139
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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