Implicit face prototype learning from geometric information
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that humans implicitly learn an average or prototype of previously studied faces, as the unseen face prototype is falsely recognized as having been learned (Solso & McCarthy, 1981, Br. J. Psychology). Here we investigated the extent and nature of face prototype formation in a multidimensional face space with a face learning and old/new discrimination experiment. Observers first studied eight synthetic faces defined by geometric information in a 37-dimensional face space (Wilson, Loffler, & Wilkinson, 2002, Vision Research). These faces were equidistant from the unseen prototype and comprised face, anti-face pairs along four axes with the unseen prototype as origin. After studying the faces for 30 s each, memory was tested using a series of test faces, each flashed for 240 ms. Test faces included previously studied faces, the unseen prototype, and eight novel distractor faces defined by four new axes in face space with a face and anti-face on each. Results showed that the unseen prototype was falsely identified as learned at a rate of 86%, whereas studied faces were identified correctly 66% of the time and the distractors 32%. This lasts at least one week. Additional studies demonstrated flexibility of prototype learning: the learned prototype could be either the face-space population mean or a highly distinctive non-mean face. Contrary to previous results (Cabeza et al., 1999, Memory & Cognition), this prototype effect for geometric face information also generalized across viewpoints, as the unseen prototype of faces rotated 20° was also falsely recognized after studying frontal views of the same faces (and vice versa). Further experiments suggest that head shape and internal features separately contribute to prototype formation. Thus, implicit face prototype extraction in a multidimensional space may be a very general aspect of geometric face learning.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».