Notice bibliographique
Résumé
Handwriting is a complex visual pattern that is individualistic to the writer, much in the same way that faces are complex patterns that contain an identity. Due to the ubiquity of handwriting as a communication tool, we wanted to investigate sensitivity to handwriting using perceptual techniques. In this experiment, we investigated whether observers could reliably detect gender differences in handwriting samples and whether any sensitivity to gender was affected by stimulus inversion. We measured sensitivity in four stimulus presentation conditions: (1) uppercase words presented in an upright position, (2) lower case words presented in an upright position, (3) uppercase words presented in an inverted position, and (4) lower case words presented in an inverted position. Our results suggest that: (1) Participants are more confident in rating the gender of the authors for stimuli presented in the upright position than in the inverted position for both uppercase and lowercase handwritten samples. (2) Participants are accurate when rating the gender of the authors regardless of the handwritten samples are in uppercase or lowercase form and are more sensitive to changes in female handwriting samples. (3) Participants are more sensitive to the gender of the authors in the upright lowercase condition compared to the upright uppercase condition. These findings suggest that handwriting perception and identification rely on the global configuration of the stimulus, which suggests that handwriting perception relies on mechanisms that operate similar to those that support face processing. Department: Psychology Faculty Mentor: Dr. Nicole Anderson
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».