Effects of Voice and Biographic Data on Face Encoding
Notice bibliographique
Résumé
There are various perceptual and informational cues for recognizing people. How these interact in the recognition process is of interest. Our goal was to determine if the encoding of faces was enhanced by the concurrent presence of a voice, biographic data, or both. Using a between-subject design, four groups of 10 subjects learned the identities of 24 faces seen in video-clips. Half of the faces were seen only with their names, while the other half had additional information. For the first group this was the person's voice, for the second, it was biographic data, and for the third, both voice and biographic data. In a fourth control group, the additional information was the voice of a generic narrator relating non-biographic information. In the retrieval phase, subjects performed a familiarity task and then a face-to-name identification task with dynamic faces alone. Our results consistently showed no benefit to face encoding with additional information, for either the familiarity or identification task. Tests for equivalency indicated that facilitative effects of a voice or biographic data on face encoding were not likely to exceed 3% in accuracy. We conclude that face encoding is minimally influenced by cross-modal information from voices or biographic data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».