Development of face processing
Notice bibliographique
Résumé
This article reviews the development of the face-processing system from birth, during infancy and through childhood, until it becomes the sophisticated system observed in adults. We begin by discussing the following major theoretical issues concerning the development of face expertise: (1) nature versus nurture or the role of experience in face processing, (2) level of processing (i.e., global, basic, subordinate, individual) and expertise, and (3) type of processing (i.e., holistic, configural, featural). This general overview will be followed by a closer examination of individual studies that investigate the development of face processing. These studies will include a review of (1) development of differential processing of faces and objects, (2) development of differential processing of faces of different species, (3) developmental changes in processing facial identity, and (4) developmental changes in the categorization of faces. Our review of the developmental literature reveals early competence in face-processing abilities with infants presenting a preference for face stimuli and facial discrimination using featural, configural, and holistic cues. This early competence is then later refined as evidenced by age-related changes throughout childhood. Some of the refinements are likely due to the development of general cognitive abilities, whereas some others may be face-specific. WIREs Cogni Sci 2011 2 666-675 DOI: 10.1002/wcs.146 This article is categorized under: Psychology > Development and Aging.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».