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Enregistrement W2126079812 · doi:10.1068/p7380

Aging Faces and Aging Perceivers: Young and Older Adults are Less Sensitive to Deviations from Normality in Older Than in Young Adult Faces

2013· article· en· W2126079812 sur OpenAlexaff
Lindsey A. Short, Catherine J. Mondloch

Notice bibliographique

RevuePerception · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalityPsychologyYoung adultPerceptionFace perceptionDevelopmental psychologyTask (project management)AudiologySocial psychologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past studies examining the other-age effect, the phenomenon in which own-age faces are recognized more accurately than other-age faces, are limited in number and report inconsistent results. Here we examine whether the perceptual system is preferentially tuned to differences among young adult faces. In experiment 1 young (18-25 years) and older adult (63-87 years) participants were shown young and older face pairs in which one member of each pair was undistorted and the other had compressed or expanded features. Participants indicated which member of each pair was more normal and which was more expanded. Both age groups were more accurate when tested with young compared with older faces-but only when judging normality. In experiment 2 we tested a separate group of young adults on the same two tasks but with upright and inverted face pairs to examine the differential pattern of results between the normality and discrimination tasks. Inversion impaired performance on the normality task but not the discrimination task and eliminated the young adult advantage in the normality task. Collectively, these results suggest that the face processing system is optimized for young adult faces and that abundant experience with older faces later in life does not reverse this perceptual tuning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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