Broadly tuned face representation in older adults assessed by categorical perception.
Notice bibliographique
Résumé
Studies of face recognition in older adults (60 years of age and older) report increases in false alarms over younger adults (usually 18-30 years of age), but no age differences in hits. To examine this phenomenon, we compared older and younger adults in categorical perception of faces. We hypothesized that face representations in older adults would be broadly tuned, resulting in overlapping representations, manifested by a shallower slope in identity categorization than in younger adults, and age-related reductions in the advantage for between-categories, as compared with within-category, face discrimination. We morphed faces to change linearly from one identity to another. We used familiar or unfamiliar faces in separate conditions to examine the role of familiarity. Categorical perception was assessed in an identity-classification task and a discrimination task. Older adults showed a shallower slope and poorer discrimination compared with younger adults, and both groups exhibited better performance with familiar than unfamiliar faces. Enhanced discriminability for between-categories as compared with within-category faces was seen for both familiar and unfamiliar faces in younger adults, but only for familiar faces in older adults. The more broadly tuned representations of unfamiliar faces in older adults may lead to misidentification and greater false alarms for unfamiliar faces, but not for familiar faces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».