Ensemble coding of facial identity is not refined by experience: Evidence from other‐race and inverted faces
Notice bibliographique
Résumé
The ability to recognize identity despite within-person variability in appearance is likely a face-specific skill and shaped by experience. Ensemble coding - the automatic extraction of the average of a stimulus array - has been proposed as a mechanism underlying face learning (allowing one to recognize novel instances of a newly learned face). We investigated whether ensemble encoding, like face learning and recognition, is refined by experience by testing participants with upright own-race faces and two categories of faces with which they lacked experience: other-race faces (Experiment 1) and inverted faces (Experiment 2). Participants viewed four images of an unfamiliar identity and then were asked whether a test image of that same identity had been in the study array. Each test image was a matching exemplar (from the array), matching average (the average of the images in the array), non-matching exemplar (a novel image of the same identity), or non-matching average (an average of four different images of the same identity). Adults showed comparable ensemble coding for all three categories (i.e., reported that matching averages had been present more than non-matching averages), providing evidence that this early stage of face learning is not shaped by face-specific experience.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».