Inducing the use of right eye enhances face-sex categorization performance.
Notice bibliographique
Résumé
Face recognition ability varies tremendously among neurologically typical individuals. What causes these differences is still largely unknown. Here, we first used a data-driven experimental technique-bubbles-to measure the use of local facial information in 140 neurotypical individuals during a face-sex categorization task. We discovered that the use of the eye and eyebrow area located on the right side of the face image from the observer's viewpoint correlates positively with performance, whereas the use of the left-eye and eyebrow area correlates negatively with performance. We then tested if performance could be altered by inducing participants to use either the right- or the left-eye area. One hundred of these participants thus underwent a 1-hr session of a novel implicit training procedure aimed at inducing the use of specific facial information. Afterward, participants repeated the bubbles face-sex categorization task to assess the changes in use of information and its effect on performance. Participants that underwent right-eye induction used this facial region more than they initially did and, as expected, improved their performance more than the participants who underwent the left-eye induction. This is the first clear evidence of a causal link between the use of specific face information and face recognition ability: Use of right-eye region not only predicts but causes better face-sex categorization. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».