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Enregistrement W2135486320 · doi:10.1068/p7940

The Headscarf Effect Revisited: Further Evidence for a Culture-Based Internal Face Processing Advantage

2015· article· en· W2135486320 sur OpenAlexfundno aff
Yin Wang, Justin Thomas, Sophia Christin Weißgerber, Sahar Kazemini, Israr Ul-Haq, Susanne Quadflieg

Notice bibliographique

RevuePerception · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésPsychologyFace (sociological concept)PerceptionTask (project management)Face perceptionSocial psychologyFacial recognition systemCognitive psychologyInformation processingPattern recognition (psychology)Sociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Encoding the internal features of unfamiliar faces poses a perceptual challenge that occasionally results in face recognition errors. Extensive experience with faces framed by a headscarf may, however, enhance perceivers' ability to process internal facial information. To examine this claim empirically, participants in the United Arab Emirates and the United States of America completed a standard part-whole face recognition task. Accuracy on the task was examined using a 2 (perceiver culture: Emirati vs American) x 2 (face race: Arab vs white) x 2 (probe type: part vs whole) x 3 (probe feature: eyes vs nose vs mouth) mixed-measures analysis of variance. As predicted, Emiratis outperformed Americans on the administered task. Although their recognition advantage occurred regardless of probe type, it was most pronounced for Arab faces and for trials that captured the processing of nose or mouth information. The findings demonstrate that culture-based experiences hone perceivers' face processing skills.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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