Visual attention to members of own and other groups: Preferences, determinants, and consequences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many current and past theories of social categorization acknowledge and even underline the critical role that visual processing plays in intergroup misperceptions and biases, yet research that directly measures or manipulates these processes is limited. In the present paper, we reviewed the current literature on visual attention to own and other group faces. First, we explored the development of preferential attention in face processing. Next, we examined these processes in adults and show different patterns of attention for own and other group faces. Although we briefly consider cross‐cultural variations, the focus of this review is on within‐culture differences in visual attention. In particular, we explore preferential attention to specific features on own versus other group faces and to their overall faces. We also discuss potential determinants for differential attention such as experience, threat, individuation and a desire to know in‐groups, and liking. Finally, we explore the implications of differential attention to own and other groups. These consequences range from reduced recognition of other group faces, to impaired identification of emotional expressions, to impeded interaction intentions, and to increased discrimination. Together our analyses provide strong evidence for differences in attention to the faces and eyes of own versus other group members and their role in intergroup biases.
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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 ».