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Enregistrement W2132934054 · doi:10.1068/p3339

Configural Face Processing Develops more Slowly than Featural Face Processing

2002· article· en· W2132934054 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePerception · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFace (sociological concept)Set (abstract data type)PsychologyContrast (vision)Face perceptionArtificial intelligenceComputer visionPattern recognition (psychology)CommunicationComputer scienceCognitive psychologyPerceptionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expertise in face processing takes many years to develop. To determine the contribution of different face-processing skills to this slow development, we altered a single face so as to create sets of faces designed to measure featural, configural, and contour processing. Within each set, faces differed only in the shape of the eyes and mouth (featural set), only in the spacing of the eyes and mouth (spacing set), or only in the shape of the external contour (contour set). We presented adults, and children aged 6, 8, and 10 years, with pairs of upright and inverted faces and instructed them to indicate whether the two faces were the same or different. Adults showed a larger inversion effect for the spacing set than for the featural and external contour sets, confirming that the spacing set taps configural processing. On the spacing set, all groups of children made more errors than adults. In contrast, on the external contour and featural sets, children at all ages were almost as accurate as adults, with no significant difference beginning at age 6 on the external contour set and beginning at age 10 on the featural set. Overall, the results indicate that adult expertise in configural processing is especially slow to develop.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,225 · 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