Effects of aging on identifying emotions conveyed by point-light walkers.
Notice bibliographique
Résumé
The visual system is able to recognize human motion simply from point lights attached to the major joints of an actor. Moreover, it has been shown that younger adults are able to recognize emotions from such dynamic point-light displays. Previous research has suggested that the ability to perceive emotional stimuli changes with age. For example, it has been shown that older adults are impaired in recognizing emotional expressions from static faces. In addition, it has been shown that older adults have difficulties perceiving visual motion, which might be helpful to recognize emotions from point-light displays. In the current study, 4 experiments were completed in which older and younger adults were asked to identify 3 emotions (happy, sad, and angry) displayed by 4 types of point-light walkers: upright and inverted normal walkers, which contained both local motion and global form information; upright scrambled walkers, which contained only local motion information; and upright random-position walkers, which contained only global form information. Overall, emotion discrimination accuracy was lower in older participants compared with younger participants, specifically when identifying sad and angry point-light walkers. In addition, observers in both age groups were able to recognize emotions from all types of point-light walkers, suggesting that both older and younger adults are able to recognize emotions from point-light walkers on the basis of local motion or global form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».