Meta-analytic review of the development of face discrimination in infancy: Face race, face gender, infant age, and methodology moderate face discrimination.
Notice bibliographique
Résumé
Infants show facility for discriminating between individual faces within hours of birth. Over the first year of life, infants' face discrimination shows continued improvement with familiar face types, such as own-race faces, but not with unfamiliar face types, like other-race faces. The goal of this meta-analytic review is to provide an effect size for infants' face discrimination ability overall, with own-race faces, and with other-race faces within the first year of life, how this differs with age, and how it is influenced by task methodology. Inclusion criteria were (a) infant participants aged 0 to 12 months, (b) completing a human own- or other-race face discrimination task, (c) with discrimination being determined by infant looking. Our analysis included 30 works (165 samples, 1,926 participants participated in 2,623 tasks). The effect size for infants' face discrimination was small, 6.53% greater than chance (i.e., equal looking to the novel and familiar). There was a significant difference in discrimination by race, overall (own-race, 8.18%; other-race, 3.18%) and between ages (own-race: 0- to 4.5-month-olds, 7.32%; 5- to 7.5-month-olds, 9.17%; and 8- to 12-month-olds, 7.68%; other-race: 0- to 4.5-month-olds, 6.12%; 5- to 7.5-month-olds, 3.70%; and 8- to 12-month-olds, 2.79%). Multilevel linear (mixed-effects) models were used to predict face discrimination; infants' capacity to discriminate faces is sensitive to face characteristics including race, gender, and emotion as well as the methods used, including task timing, coding method, and visual angle. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,016 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».