AGE-RELATED IMPACT OF ABILITY AT IDENTIFYING FACIAL EXPRESSION ON UTILIZATION OF VISUAL INFORMATION
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that aging is associated with difficulties at recognizing some facial expressions (Calder and al., 2003; West and al., 2012). Circelli et al., (2013) showed that this alteration in performance is linked to changes in the older adults’ visual scanpaths. We recently showed that despite displaying different visual scanpaths, older and younger participants use the same facial features on average to accurately categorize the basic facial expressions (Dion-Marcoux et al., 2016). However, we also observed some heterogeneity in the ability of our participant to categorize expressions, and these differences in the ability may be linked to the visual strategies used. This study compared the impact of ability at categorizing expression on the use of visual information of older (N=31; Mage=71.8) and younger adults (N=31; Mage=22.6). The Bubbles method (Gosselin & Schyns, 2001) was used to measure information utilization during a facial expression categorization task of basic emotions displayed by young and elderly faces (five identities each). A separate facial expression categorization task was used to measure ability. Classification images representing the visual information that was correlated with the ability at identifying facial expressions were separately obtained for each facial expression, facial age, and participants’ age group. The results showed that participants’ ability modulate the visual information utilized by older, but not younger, adults. Future analyses will allow verifying if the older participants with the highest performance alteration reveal visual strategies that differ from those of young participants, and if these differences can predict their alteration.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,004 | 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 ».