The development of template-based facial expression perception from 6 to 15 years of age.
Notice bibliographique
Résumé
When perceiving emotional facial expressions, adults use a template-matching strategy, comparing the perceived face with a stored representation. A rejection of unnaturally exaggerated faces is characteristic of this strategy because the exaggerated expressions do not match the stored template. In contrast, a rule-based perceptual strategy (e.g., wide eyes indicate surprise) would be more tolerant of exaggeration. The current study uses exaggeration tolerance to test the expression perception strategies of children from 6 to 15 years of age. In Experiment 1, 62 (38 male) participants viewed pairs of happy or sad faces varying in exaggeration and selected the face that looked closest to how a happy (or sad) person really looks. With age, children became less likely to choose the more exaggerated expression. In Experiment 2, this result was replicated with each of the six basic emotions. Sixty-six children (26 male, 50 Caucasian, 10 mixed-race, four Indian, two unidentified) from 6 to 15 years of age completed the same experimental tasks as Experiment 1 for all six emotions. Again, with age children became less likely to choose the more exaggerated face. The results from both experiments suggest that the development of an adult-like template-matching strategy lasts into adolescence. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».