The time course of face-gender discrimination: Disentangling the use of color and luminance cues
Notice bibliographique
Résumé
In a recent study using spatial Bubbles (Dupuis-Roy, et al., 2009), we identified the eyes, the eyebrows and the mouth as the most potent features for face-gender discrimination (see also Brown & Perrett, 1993; Russell, 2003, 2005; Yamaguchi, Hirukawa, & Kanazawa, 1995). Intriguingly, we found that the mouth was correlated only with rapid correct answers. Given the highly discriminative color information in this region, we hypothesized that the extraction of color and luminance cues may have different time courses. Here, we tested this possibility by sampling the chromatic and achromatic face cues independently with spatial and temporal Bubbles (see Gosselin & Schyns, 2001; Blais et al., 2009). One hundred participants (35 men) completed 600 trials of a face-gender discrimination task with briefly presented sampled faces (200ms). To create a stimulus, we first isolated the S and V channels of the HSV color space for 300 color pictures of frontal-view faces (average interpupil distance of 1.03 deg of visual angle) and adjusted the S channel so that every color was isoluminant (±5 cd/m2); then, we sampled S and V channels independently through space and time with 3D Gaussian windows (spatial std = 0.15 deg of visual angle and temporal std = 23.53 ms). The group classification image computed on the response accuracy shows that in the first 100 ms, participants used the color in the mouth region along with the luminance in the left eye-eyebrow region; and that in the last 100ms, they relied on the luminance information located in the mouth and the right eye-eyebrows. Male and female observers slightly differ in their extraction of the mouth information. Altogether, these results help to disentangle the relative role of color and luminance in face-gender discrimination.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».