Own‐ and other‐race face scanning in infants: Implications for perceptual narrowing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».