Time Course of Cultural Differences in Spatial Frequency Use for Face Identification
Notice bibliographique
Résumé
Several previous studies of eye movements have put forward that, during face recognition, Easterners spread their attention across a greater part of their visual field than Westerners. Recently, we found that culture's effect on the perception of faces reaches mechanisms deeper than eye movements, therefore affecting the very nature of information sampled by the visual system: that is, Westerners globally rely more than Easterners on fine-grained visual information (i.e. high spatial frequencies; SFs), whereas Easterners rely more on coarse-grained visual information (i.e. low SFs). These findings suggest that culture influences basic visual processes; however, the temporal onset and dynamics of these culture-specific perceptual differences are still unknown. Here, we investigate the time course of SF use in Western Caucasian (Canadian) and East Asian (Chinese) observers during a face identification task. Firstly, our results confirm that Easterners use relatively lower SFs than Westerners, while the latter use relatively higher SFs. More importantly, our results indicate that these differences arise as early as 34 ms after stimulus onset, and remain stable through time. Our research supports the hypothesis that Westerners and Easterners initially rely on different types of visual information during face processing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».