Development of category formation for faces differing by age in 9‐ to 12‐month‐olds: An effect of experience with infant faces
Notice bibliographique
Résumé
We examined category formation for faces differing in age in 9- and 12-month-olds, and the influence of exposure to infant faces on such ability. Infants were familiarized with adult or infant faces, and then tested with a novel exemplar from the familiarized category paired with a novel exemplar from a novel category (Experiment 1). Both age groups formed discrete categories of adult and infant faces, but exposure to infant faces in everyday life did not modulate performance. The same task was conducted with child versus infant faces (Experiment 2). Whereas 9-month-olds preferred infant faces after familiarization with child faces, but not child faces after familiarization with infant faces, 12-month-olds formed discrete categories of child and infant faces. Moreover, more exposure to infant faces correlated with higher novel category preference scores when infants were familiarized with infant faces in 12-month-olds, but not 9-month-olds. The 9-month-old asymmetry did not reflect spontaneous preference for infant over child faces (Experiment 3). These findings indicate that 9- and 12-month-olds can form age-based categories of faces. The ability of 12-month-olds to form separate child and infant categories suggests that they have a more exclusive representation of face age, one that may be influenced by prior experience with infant 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».