The time course of visual information extraction for identifying and categorizing same and other-race faces in Caucasian observers
Notice bibliographique
Résumé
It has been proposed that the categorization of a face as part of an ethnic group occurs spontaneously, whereas its individuation is effortful (Hugenberg et al., 2010). In this framework, the other-race effect (ORE) arises from a tendency to attend race-specific, as opposed to identity-specific, features. Here, dynamic Bubbles (Vinette et al., 2004) were used to investigate the time course of feature utilization during the identification and categorization of same-race (SR) and other-race (OR) faces. The stimuli consisted of 300ms movies displaying a face (8 Caucasian, 8 African-American) in which information was randomly sampled through time. On each trial, the participant (N=8, 9600 trials) had to decide which of the 16 identities was presented. The number of bubbles was adjusted such that on 15% of the trials, race-categorization errors occurred (erroneous identification of a face of the wrong ethnicity). This manipulation allowed us to reveal, using a single task, identity-specific and race-specific information. On average, the participants correctly identified 39.9% of the SR, and 27.4% of the OR, faces, replicating the ORE [t(7)=4.01, p<0.05]. We first computed static classification images (CI) showing race-specific and identity-specific visual information by performing a multiple linear regression on the bubbles’ spatial and temporal locations and accuracy at categorizing or identifying faces. Diagnostic identity-specific information was located in the eye region, whereas race-specific information was located on the left nostril and the whiter part of the eyes (Zcrit=3.98, p<0.05). We then constructed dynamic CIs separately for SR and OR faces showing the time course of information utilization for identification and categorization. We correlated each frame of the dynamic CIs with the identity- or race-specific CIs. The results show that for SR faces, identity-specific information is processed earlier and more thoroughly, whereas for OR faces, it is the race-specific information that is treated as such. 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 | 0,006 |
| 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) | 0,002 | 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 ».