The discrimination of expressions in facial movements by infants: A study with point-light displays
Notice bibliographique
Résumé
Perceiving facial expressions is an essential ability for infants. Although previous studies indicated that infants could perceive emotion from expressive facial movements, the developmental change of this ability remains largely unknown. To exclusively examine infants’ processing of facial movements, we used point-light displays (PLDs) to present emotionally expressive facial movements. Specifically, we used a habituation and visual paired comparison (VPC) paradigm to investigate whether 3-, 6-, and 9-month-olds could discriminate happy versus fear PLDs after being habituated with a happy PLD (happy-habituation condition) or a fear PLD (fear-habituation condition). Three-month-olds discriminated between the happy and fear PLDs in both the happy- and fear-habituation conditions. Six- and nine-month-olds showed discrimination only in the happy- but not the fear-habituation condition. These results indicated a developmental change in processing expressive facial movements. Younger infants tend to process low-level motion signals regardless of the depicted emotions, and older infants tend to process expressions, which emerges in familiar facial expressions (i.e., happy). Additional individual difference analysis and eye movement analysis supported this conclusion. In Experiment 2, we concluded that the findings of Experiment 1 were not due to a spontaneous preference for fear PLDs. Using inverted PLDs, Experiment 3 further suggested that 3-month-olds have already perceived PLDs as face-like stimuli.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».