Neural correlates of own- and other-race face recognition in preschoolers: A functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) study
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies revealed a neural other-race effect (NORE) paralleling the behavioral other-race effect, suggesting that adults asymmetrical experience with own- and other-race faces have a direct impact not only on their behavior but also on neural responses. However, the developmental origin of the neural other-race effect is still unknown. The present study used the functional Near-infrared Spectroscopy (fNIRS) methodology to investigate the neural correlates of preschoolers own- and other-race face processing. An old-new paradigm was used to assess preschoolers recognition ability of own- and other-race faces (N=67, Age: 4.08 to 6.50 Years). FNIRS data revealed that own-race faces elicited significantly greater [oxy-Hb] changes than other-race faces in the left middle frontal gyrus (left MFG, BA10, 46) and the left middle occipital gyrus (left MOG, V2). The [oxy-Hb] activity differences between own- and other-race faces, or the NORE was significantly positively correlated with age in the left MFG, but negatively correlated with age in the left MOG. Moreover, these areas had strong functional connectivity with a large swath of the cortical regions in terms of the NORE. These results taken together suggest that similar to school aged children and adults, preschoolers devote different amounts of neural resources to processing own- and other-race faces. But the size of their neural other-race effect and associated functional regional connectivity undergo developmental changes. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».