Age Differences in Face Processing: The Role of Perceptual Degradation and Holistic Processing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We simultaneously investigated the role of three hypotheses regarding age-related differences in face processing: perceptual degradation, impaired holistic processing, and an interaction between the two. METHODS: Young adults (YA) aged 20-33-year olds, middle-age adults (MA) aged 50-64-year olds, and older adults (OA) aged 65-82-year olds were tested on the context congruency paradigm, which allows measurement of face-specific holistic processing across the life span (Meinhardt-Injac, Persike & Meinhardt, 2014. Acta Psychologica, 151, 155-163). Perceptual degradation was examined by measuring performance with faces that were not filtered (FSF), with faces filtered to preserve low spatial frequencies (LSF), and with faces filtered to preserve high spatial frequencies (HSF). RESULTS: We found that reducing perceptual signal strength had a greater impact on MA and OA for HSF faces, but not LSF faces. Context congruency effects were significant and of comparable magnitude across ages for FSF, LSF, and HSF faces. By using watches as control objects, we show that these holistic effects reflect face-specific mechanisms in all age groups. DISCUSSION: Our results support the perceptual degradation hypothesis for faces containing only HSF and suggest that holistic processing is preserved in aging even under conditions of reduced signal strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».