From Pictures to the People in Them: Averaging Within-Person Variability Leads to Face Familiarization
Notice bibliographique
Résumé
Familiar faces can be confidently recognized despite sometimes radical changes in their appearance. Exposure to within-person variability—differences in facial characteristics over successive encounters—contributes to face familiarization. Research also suggests that viewers create mental averages of the different views of faces they encounter while learning them. Averaging over within-person variability is thus a promising mechanism for face familiarization. In Experiment 1, 153 Canadian undergraduates (88 female; age: M = 21 years, SD = 5.24) learned six target identities from eight different photos of each target interspersed among 32 distractor identities. Face-matching accuracy improved similarly irrespective of awareness of the target’s identity, confirming that target faces presented among distractors can be learned incidentally. In Experiment 2, 170 Canadian undergraduates (125 female; age: M = 22.6 years, SD = 6.02) were tested using a novel indirect measure of learning. The results show that viewers update a mental average of a person’s face as it becomes learned. Our findings are the first to show how averaging within-person variability over time leads to face familiarization.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».