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Enregistrement W2103730583 · doi:10.1162/089892904322926818

Face Recognition Memory and Configural Processing: A Developmental ERP Study using Upright, Inverted, and Contrast-Reversed Faces

2004· article· en· W2103730583 sur OpenAlexaff
Roxane J. Itier, Margot J. Taylor

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésPsychologyContrast (vision)Recognition memoryEncoding (memory)Orientation (vector space)Face (sociological concept)Developmental psychologyFacial recognition systemRepetition primingAudiologyRepetition (rhetorical device)Cognitive psychologyNeuroscienceCognitionPattern recognition (psychology)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of configural changes on faces were investigated in children to determine their role in encoding and recognition processes. Upright, inverted, and contrast-reversed unfamiliar faces were presented in blocks in which one-third of the pictures repeated immediately or after one intervening face. Subjects (8-16 years) responded to repeated faces; event-related potentials were recorded throughout the procedure. Recognition improved steadily with age and all components studied showed age effects reflecting differing maturation processes occurring until adulthood. All children were affected by inversion and contrast-reversal, and face-type effects were seen on latencies and amplitudes of early components (P1 and N170), as well as on later frontal amplitudes. The "old-new" repetition effects (larger amplitude for repeated stimuli) were found at frontal sites and were similar across age groups and face types, suggesting a general working memory system comparably involved in all age groups. These data demonstrate that (1) there is quantitative development in face processing, (2) both face encoding and recognition improve with age, but (3) only encoding is affected by configural changes. The data also suggest a gradual tuning of face processing towards the upright orientation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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