OVER-RELIANCE ON THE MOUTH AREA IN THE VISUAL SCANPATHS ARE ALSO OBSERVED WITH OLDER EMOTIONAL FACE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that aging is associated with a reduced accuracy at recognizing some facial expressions (Calder et al., 2003; West et al., 2012). It has been proposed that this deficit is linked with altered visual scanpaths: elderly fixate more the mouth area than younger participants (Wong et al., 2005). However, these results were obtained using pictures of young individuals’ face instead of individuals of the same age group as the participants. This study therefore compared the visual scanpaths of older (N=31; Mage=71.8) and younger adults (N=31; Mage=22.6) during the recognition of facial emotions displayed by young and older faces (five identities each). The task consisted in categorizing the six basic emotions, while eye movement were recorded. Accuracy scores were calculated for each expression and stimulus age. A repeated-measures ANOVA conducted on participants’ accuracy scores revealed an interaction between participant’s age, stimulus age and emotion [F(5,300)=7.13, p<.001]. Paired t-tests indicated that young adults were more accurate than older adults with fear, no matter the stimulus age[t(61)=8.57, p<.001, t(61)=-3.32, p<.01 with young and old faces respectively]. They were also more accurate with sadness[t(61)=6.89, p<.001], but only when they were displayed by young faces, as well as with disgust[t(61)=-4.49, p<.001], and neutral[t(61)=-3.10, p<.01] when they were displayed by older faces. Moreover, the ratio of fixations duration on the eye vs. the mouth was significantly higher for younger than older adults[t(57)=2.22, p=.03]. These results confirm that the visual scanpath of adults is altered, even when older face stimuli are used.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle