Emotional expressions reinstate recognition of other-race faces in infants following perceptual narrowing.
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual narrowing occurs in human infants for other-race faces. A paired-comparison task measuring infant looking time was used to investigate the hypothesis that adding emotional expressiveness to other-race faces would help infants break through narrowing and reinstate other-race face recognition. Experiment 1 demonstrated narrowing for White infants viewing neutral Asian faces: whereas 3-month-olds differentiated Asian faces, 6-month-olds did not. Experiment 2 showed that White 6-month-olds differentiated the same Asian faces depicted with angry or happy expressions. Experiments 3 and 4 yielded comparable results for 6- and 9-month-olds tested with Black faces (i.e., narrowing with neutral faces, reinstatement of sensitivity when the faces were presented with emotion). Experiment 5 showed that White 6-month-olds did not differentiate inverted angry or happy Asian faces, and that White 9-month-olds did not differentiate inverted angry or happy Black faces. Looking time during familiarization did not differ for upright neutral and emotional faces, indicating that the expressions did not yield more salient stimuli. Also, consistent with the inversion findings, analyses of the low-level image properties as well as equivalent pairwise similarity ratings obtained from White adults for the neutral and emotional faces indicated that the expressions did not simply create more discriminable stimuli. Without support for the lower-level accounts, we discuss the possibility that the infants processed the communicative intent of the expressions. Because angry faces pose threat and happy faces invite affiliation, expression may create motivation to individuate. Overall, the data suggest that early perceptual-social linkage in face representation can arise via a social-to-perceptual pathway. (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) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».