Old and Young use the same visual information to identify basic facial expressions
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that aging is associated with difficulties at recognizing facial expressions of fear, anger and sadness (Calder et al., 2003; West et al., 2012). Along with this alteration in performance, differences are observed between the visual scanpaths of older and younger adults during facial emotion recognition, whereby older adults fixate less on the eye area (Circelli et al., 2013). However, in emotion recognition, there is not a perfect overlap between the areas fixated on a face, and the utilization of the information contained in those areas (e.g. Blais et al., 2012 vs. Vaidya, et al., 2014). The present study therefore compared the visual information utilization of older adults (N=31; 65+ years old; Mage=71.8) to that of younger adults (N=31; 18-30 years old; Mage=22.6) during the recognition of facial emotions. The Bubbles method (Gosselin & Schyns, 2001) was used in a facial expression categorization task including four basic emotions (happy, fear, disgust and anger), displayed by either young (5 identities) or old faces (5 identities; Lindenberger, Ebner & Riediger, 2005). Classification images representing the visual information positively correlated with accuracy were separately obtained for each facial expression, facial age, and participants' age group. The results showed that older and younger participants use the same facial features in the same spatial frequency bands to accurately categorize the four basic facial expressions. Moreover, the visual information utilization was not modulated by the age of the face stimuli. Further investigation will be needed to clarify the apparent disparity between the present results, indicating no difference between old adults' and young adults' visual information utilization, and previous studies showing an altered visual scanpath in older adults. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».