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Enregistrement W2159570811 · doi:10.1093/geronb/gbs064

Friend or Foe? Age Moderates Time-Course Specific Responsiveness to Trustworthiness Cues

2012· article· en· W2159570811 sur OpenAlexaff
Raluca Petrican, Tammy English, J. J. Gross, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGazeTrustworthinessCognitionCognitive psychologyPersonalityFacial expressionDevelopmental psychologySocial cueDynamics (music)PerceptionSocial psychologyNeuroscienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There is growing evidence of a greater focus on positive relative to negative information in older adulthood. Up to date, the age-related positivity effect in affective processing has been only investigated with respect to explicit emotional cues. Thus, the purpose of this study was to investigate whether similar age-related differences would be observed in reference to subtler cues, such as emotionally suggestive structural facial characteristics. METHOD: We used a gaze following paradigm and investigated the temporal dynamics of responding to facial trustworthiness cues in younger and older adults. RESULTS: Both age groups provided similar trustworthiness evaluations. Nonetheless, under responding conditions that allowed for volitional modulatory influences (600 ms), older (but not younger) adults with superior cognitive resources showed more gaze following in response to trustworthy than to untrustworthy looking faces. CONCLUSIONS: This study provided initial evidence that the age-related positivity effect in affective processing extends to subtle emotional cues, generally interpreted as being reflective of socially relevant personality traits. Implications for aging theories of motivated cognition and developmental changes in reliance on superficial affective cues are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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