Processes Underlying the Cross-Race Effect: An Investigation of Holistic, Featural, and Relational Processing of Own-Race versus Other-Race Faces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Adults are often better at recognising own-race than other-race faces. Unlike previous studies that reported an own-race advantage after administering a single test of either holistic processing or of featural and relational processing, we used a cross-over design and multiple tasks to assess differential processing of faces from a familiar race versus a less familiar race. Caucasian and Chinese adults performed four tasks, each with Caucasian and Chinese faces. Two tasks measured holistic processing: the composite face task and the part/whole task. Both tasks indicated holistic processing of own-race and other-race faces that did not differ in degree. Two tasks measured featural and relational processing: the Jane/Ling task, in which same/ different judgments were made about face pairs that differed in features of their spacing, and the scrambled/blurred task, in which test faces were scrambled (isolates memory for components) or blurred (isolates memory for relations). Both tasks provided evidence of an own-race advantage in both featural and relational processing. We conclude that even when adults process other-race faces holistically, other manifestations of an own-race advantage remain.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle