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Enregistrement W2115264480 · doi:10.1111/j.1467-9280.2007.01866.x

Haptic Recognition of Static and Dynamic Expressions of Emotion in the Live Face

2007· article· en· W2115264480 sur OpenAlexaff
Susan J. Lederman, Roberta L. Klatzky, Aneta Abramowicz, K. Salsman, Ryo Kitada, Cheryl Hamilton

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSadnessDisgustSurpriseHappinessAngerPsychologyHaptic technologyCognitive psychologyFacial expressionSocial psychologyCommunicationComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If humans can detect the wealth of tactile and haptic information potentially available in live facial expressions of emotion (FEEs), they should be capable of haptically recognizing the six universal expressions of emotion (anger, disgust, fear, happiness, sadness, and surprise) at levels well above chance. We tested this hypothesis in the experiments reported here. With minimal training, subjects' overall mean accuracy was 51% for static FEEs (Experiment 1) and 74% for dynamic FEEs (Experiment 2). All FEEs except static fear were successfully recognized above the chance level of 16.7%. Complementing these findings, overall confidence and information transmission were higher for dynamic than for corresponding static faces. Our performance measures (accuracy and confidence ratings, plus response latency in Experiment 2 only) confirmed that happiness, sadness, and surprise were all highly recognizable, and anger, disgust, and fear less so.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations46
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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