Reducing the perceptual field of view does not cause the face inversion effect
Notice bibliographique
Résumé
The face inversion effect (FIE) is defined as a disproportionate drop in recognition performance when faces, compared to other objects, are inverted in the picture plane. Recently, the FIE has been attributed to a shrinking perceptual field of view (PFV; i.e., the visual field area in which features can be processed in parallel and integrated in a perceptual whole) as a direct result of inversion (Van Belle et al., 2015). This offers an elegant and testable explanation to the FIE, since shrinking the PFV by inverting faces would limit face processing to fewer (or even one) features, instead of the whole face, as is normally the case when faces are upright. Recent research has shown inversion also reduces efficiency with which horizontal spatial information is processed (Pachai et al., 2013), though spatial frequency use appears unaffected (Royer et al., 2017). The goal of this study was to test whether PVF shrinking is causally linked to the FIE. To this end, we simulated the effect of PFV shrinking in ten participants by revealing faces through a small gaze-contingent Gaussian window. We then measured face processing strategies for upright, inverted, and windowed stimuli using spatial frequency (Willenbockel et al., 2010) and orientation (Duncan et al., 2017) bubbles (520 trials per condition). Size of the Gaussian window was determined on a subject basis to produce FIE-magnitude accuracy loss. For inverted vs. upright faces (i.e., FIE), there was a reduction in horizontal spatial information processing efficiency, but no difference in spatial frequency processing, replicating previous findings. For windowed vs. upright faces (i.e., PFV simulation), there was a reduction in horizontal processing efficiency, but it was not commensurate with the FIE. Furthermore, there was also a change in frequency tuning, which is not expected of the FIE. Thus PFV reduction does not cause the FIE.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».