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Enregistrement W4313448122 · doi:10.32920/21758276.v1

Dynamic Advances in Emotion Processing: Differential Attention towards the Critical Features of Dynamic Emotional Expressions in 7-Month-Old Infants

2022· preprint· en· W4313448122 sur OpenAlexafffund
Shira C. Segal, Margaret C. Moulson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Cognitive psychologyEmotional expressionDevelopmental psychologyEye trackingVisual attentionSelective attentionCognitionNeuroscienceComputer scienceArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Infants’ visual processing of emotion undergoes significant development across the first year of life, yet our knowledge regarding the mechanisms underlying these advances is limited. Additionally, infant emotion processing is commonly examined using static faces, which do not accurately depict real-world emotional displays. The goal of this study was to characterize 7-month-olds’ visual scanning strategies when passively viewing dynamic emotional expressions to examine whether infants modify their scanning patterns depending on the emotion. Eye-tracking measures revealed differential attention towards the critical features (eyes, mouth) of expressions. The eyes captured the greatest attention for angry and neutral faces, and the mouth captured the greatest attention for happy faces. A time-course analysis further elucidated at what point during the trial differential scanning patterns emerged. The current results suggest that 7-month-olds are sensitive to the critical features of emotional expressions and scan them differently depending on the emotion. The scanning patterns presented in this study may serve as a link to understanding how infants begin to differentiate between expressions in the context of emotion recognition.</p> <p><br></p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,394 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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