Effects of viewing condition and age on the functionality of eye movements for face recognition memory
Notice bibliographique
Résumé
How do eye movements influence recognition memory for faces? Henderson et al. (2004) recently found that younger observers performed better when they studied faces under free-view conditions (in which no restrictions were placed on eye movements) and then tested under free-view conditions, compared to when observers studied faces under fixed-view conditions (in which fixations were restricted to a small central area of the face) and then tested under free-view conditions. Henderson et al. concluded that eye movements are functional: they help to encode faces in a way that facilitates subsequent recognition. However, it is possible that free-viewing during study lead to better recognition simply because the same mode of viewing was used in the test phase. The current experiment examined this idea in younger (age = 19) and older (age = 70) subjects. Viewing conditions (fixed and free) were combined factorially with the phase of the experiment (study and test), yielding four conditions. In the study phase, 24 faces were each presented for 10 secs, and subjects were instructed to remember the faces. In the test phase, 48 faces were each presented until observers responded whether a face was previously studied (50%) or novel (50%). 12 older and 12 younger subjects were tested in each condition. There was a main effect of condition: recognition (d') was significantly better in the two conditions that allowed free viewing during the study phase (F(1, 40)=8.01, p=0.007), irrespective of the type of viewing in the test phase. The main effect of age and the age x condition were not significant. Our findings support Henderson et al.'s claim that eye movements during study improve later recognition, and further show that this functionality persists with aging.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».