Sourires authentiques et sourires simulés : exploration oculaire et jugement chez les enfants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Le but de la présente étude est d’examiner le lien entre le traitement perceptuel et attentionnel des vrais et des faux sourires à l’aide de l’enregistrement des mouvements oculaires lors de la tâche de jugement de l’authenticité des sourires chez les enfants. Des enfants âgés de 6-7 ans et 9-10 ans sont exposés à des sourires comprenant les caractéristiques d’un sourire authentique (Duchenne symétrique) ainsi que des sourires sans l’activation du marqueur de Duchenne (non-Duchenne) et des sourires asymétriques (Duchenne asymétrique), deux signes de non-authenticité. Les résultats révèlent que les enfants, peu importe leur groupe d’âge, jugent le sourire Duchenne symétrique plus joyeux que le sourire Duchenne asymétrique et le sourire Duchenne asymétrique plus joyeux que le sourire non-Duchenne. Les participants donnent également la réponse attendue plus souvent pour le sourire Duchenne symétrique et le sourire non-Duchenne que pour le sourire Duchenne asymétrique. Toutefois, l’analyse des saccades et du temps de fixation ne révèle aucune différence significative en fonction du type de sourire (Duchenne symétrique, Duchenne asymétrique, non-Duchenne), et ce pour les deux groupes d’âge. En somme, les tendances des mouvements oculaires chez les enfants ne permettent pas d’écarter l’hypothèse des limites attentionnelles-perceptuelles. L’implication théorique des résultats est discutée en plus de faire le lien avec les études antérieures chez les adultes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 découle