Relations between scanning and recognition of own‐ and other‐race faces in 6‐ and 9‐month‐old infants
Notice bibliographique
Résumé
Infants typically see more own-race faces than other-race faces. Existing evidence shows that this difference in face race experience has profound consequences for face processing: as early as 6 months of age, infants scan own- and other-race faces differently and display superior recognition for own- relative to other-race faces. However, it is unclear whether scanning of own-race faces is related to the own-race recognition advantage in infants. To bridge this gap in the literature, the current study used eye tracking to investigate the relation between own-race face scanning and recognition in 6- and 9-month-old Asian infants (N = 82). The infants were familiarized with dynamic own- and other-race faces, and then their face recognition was tested with static face images. Both age groups recognized own- but not other-race faces. Also, regardless of race, the more infants scanned the eyes of the novel versus familiar faces at test, the better their face-recognition performance. In addition, both 6- and 9-month-olds fixated significantly longer on the nose of own-race faces, and greater fixation on the nose during test trials correlated positively with individual novelty preference scores in the own- but not other-race condition. The results suggest that some aspects of the relation between recognition and scanning are independent of differential experience with face race, whereas other aspects are affected by such experience. More broadly, the findings imply that scanning and recognition may become linked during infancy at least in part through the influence of perceptual experience.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».