Evidence for a young adult face bias in accuracy and consensus of age estimates
Notice bibliographique
Résumé
Adults' face processing may be specialized for the dimensions of young adult faces. For example, young and older adults exhibit increased accuracy in normality judgments and greater agreement in attractiveness ratings for young versus older adult faces. The present study was designed to examine whether there is a similar young adult face bias in facial age estimates. In Experiment 1, we created a face age continuum by morphing an averaged young adult face with an averaged older adult face in 5% increments, for a total of 21 faces ranging from 0 to 100% old. Young and older adults estimated facial age for three stimulus age categories [young (morphs 0-30%), middle-aged (morphs 35-65%), and older adult (morphs 70-100%)]. Both age groups showed the least differentiation in age estimates for young adult faces, despite showing greater consensus across participants in estimates for young faces. In Experiment 2, young and older adults made age estimates for individual young and older adult identities. Both age groups were more accurate and showed greater consensus in age estimates for young faces. Collectively, these results provide evidence for a bias in processing young adult faces beyond that which is often observed in recognition and normality/attractiveness judgment tasks.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».