Sensitivity to the geometric variability of faces in infants
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Face perception research has suggested that 2-month-olds can perceive face-like stimuli as a unique configuration of features. The parameters of the face configuration necessary for infants to discriminate between faces, however, has not been examined. To investigate the configurational parameters of face stimuli that support discrimination, synthetic face stimuli (Wilson et al., 2002), both frontal view and 20-degree side view, that equate faces on all parameters except geometric variability were used. More specifically, this study was designed to determine how much geometric variation between faces is necessary for infants to discriminate them. Methods. A cueing paradigm was used in which 6- to 7-month-olds saw picture sequences in which mean face cues predicted plus sign targets appearing on one side of the screen, and face cues that geometrically varied from the mean by either 5 or 10% predicted plus sign targets appearing on the other side. Eye movements were analyzed for correct anticipatory eye movements to the targets in response to which face cue had been presented. Results. When seen in frontal view, infants exhibited above chance correct anticipations for all face comparisons. When seen in the side view, infants exhibited above chance correct anticipations only for the mean vs. 10% variability comparison. Thus, infants discriminate as little as a 5% change in the overall configuration of a face when seen from the front, but need 10% change to discriminate faces seen from the side. Conclusions. These results indicate that by 6–7 months of age infants rely on the overall geometric variability in configuration to discriminate between individual faces. Moreover, these findings are consistent with those obtained with adults (Wilson et al., 2002) in both the amount of variability necessary for discrimination and that less variability is needed to discriminate frontal than side view faces, perhaps suggesting the recruitment of the same neural mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».