The effect of orientation and stimulus duration on older and younger adults' ability to identify facial expressions.
Notice bibliographique
Résumé
In younger adults, certain facial expressions (e.g. happiness) are recognized easily, while others (e.g. fear and surprise) are not (Palermo and Coltheart, 2004). Previous results suggest that older adults show overall recognition deficits and qualitatively different patterns in the particular expressions that are most difficult to identify (Ruffman et al., 2008). In the current study, 23 younger (18-33 years old) and 23 older (60-80 years old) adults performed a 4AFC (angry, fearful, happy, sad) facial expression categorization task that varied face orientation (upright/inverted) and stimulus duration (100, 500, 1000ms). For both groups, happiness was the easiest expression to identify, and fear and sadness were the most difficult and most frequently confused. For upright faces, there was no age difference in response accuracy but response latency was longer in older subjects. For inverted faces, older adults showed lower accuracy and longer latencies for expressions of anger, fear, and sadness. Recognition of inverted happy faces was spared in older adults for accuracy, but not response latency. At all stimulus durations, older subjects were less accurate than younger subjects for angry and sad faces, but accuracy for happy faces was unaffected by age. The pattern of relative difficulties was the same in each age group at both orientations and all stimulus durations. Furthermore, there was no age difference in the pattern of response confusions. However, when subjects were asked to classify neutral faces, younger subjects were more likely to respond angry or fearful than sad, while the order was reversed for older subjects. Our results suggest that, in general, older individuals process expressive faces in a qualitatively similar way to their younger counterparts, but are less efficient at extracting the diagnostic information. Age-related deficits observed in previous studies may reflect a general decrease in processing efficiency, rather than facial expression identification per se. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».