Impact of similarity on recognition of faces of Black and White targets
Notice bibliographique
Résumé
One reason for the persistence of racial inequality may be anticipated dissimilarity with racial outgroups. In the present research, we explored the impact of perceived similarity with White and Black targets on facial identity recognition accuracy. In two studies, participants first completed an ostensible personality survey. Next, in a Learning Phase, Black and White faces were presented on one of three background colours. Participants were led to believe that these colours indicated similarities between them and the target person in the image. Specifically, they were informed that the background colours were associated with the extent to which responses by the target person on the personality survey and their own responses overlapped. In actual fact, faces were randomly assigned to colour. In both studies, non-Black participants (Experiment 1) and White participants (Experiment 2) showed better recognition of White than Black faces. More importantly in the present context, a positive linear effect of similarity was found in both studies, with better recognition of increasingly similar Black and White targets. The independent effects for race of target and similarity, with no interaction, indicated that participants responded to Black and White faces according to category membership as well as on an interpersonal level related to similarity with specific targets. Together these findings suggest that while perceived similarity may enhance identity recognition accuracy for Black and White faces, it may not reduce differences in facial memory for these racial categories.
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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) | 0,002 | 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 ».