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Enregistrement W2147200951 · doi:10.1002/dev.21196

Own‐ and other‐race face scanning in infants: Implications for perceptual narrowing

2014· article· en· W2147200951 sur OpenAlexaff
Wen Xiao, Paul C. Quinn, Olivier Pascalis, Kang Lee

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychobiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésRace (biology)PerceptionPsychologyEye trackingContext (archaeology)Face perceptionFixation (population genetics)Face (sociological concept)AudiologyDevelopmental psychologyCognitive psychologyMedicineArtificial intelligenceGeographyComputer scienceLinguisticsPopulationBiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated how 6- and 9-month-old Caucasian infants scan Caucasian and Chinese dynamic faces using eye-tracking methodology. Analyses of looking times revealed that with increased age, infants decreased their looking time to other-race noses, while maintaining their looking time for own-race noses. From 6 to 9 months, infants increased their looking time for the eyes of both races of faces. Analyses of scan paths showed that infants were no more likely to shift their fixation between the eyes of own-race faces than other-race faces. Similarity between participants' scan paths suggested that facial information was collected more efficiently for own- versus other-race faces at 9 months of age. Combined with previous eye-tracking studies of infants' face scanning (Liu et al. [2011] Journal of Experimental Child Psychology, 108, 180-189; Wheeler et al. [2011] PLoS ONE, 6, e18621. doi: 10.1371/journal.pone.0018621; Xiao et al. [2013] International Journal of Behavioral Development, 37, 100-105), the findings are interpreted in the context of perceptual narrowing and suggest differential contributions of visual experience, facial physiognomy, and culture in accounting for similarity and difference in infants scanning of own- and other-race faces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,446

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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