Effects of Age and Fixation Location on Face Identification
Notice bibliographique
Résumé
Face identification declines with age, potentially because older adults (OA) make less use of information around the eyes, which has been shown to drive face identification accuracy. Previous studies using the forced initial fixation approach in younger adults (YA; Peterson & Eckstein, 2013) showed that face identification accuracy could be modulated by initial fixation point. The current study used the forced initial fixation approach with both YA and OA to investigate whether fixating towards the eye and eyebrow region could improve face recognition performance in older adults. 27 YA (M = 25.7, SD = 0.37) and 41 OA (M = 61.1, SD = 5.28) completed this online study. Ten target faces of Caucasian females were selected from the FACES database. On each trial, participants view a fixation point (500 ms) located in one of four randomly, presented locations distributed equidistant between the forehead and the mouth. Participants then viewed a target face for 200 ms, followed by a post-target mask, after which participants chose the target face out of ten options. Overall, OA showed worse face identification performance than YA. Both age groups showed a similar overall pattern of results as found in Peterson and Eckstein (2013), with best performance for fixation points near the eyes and nose; however, age group also interacted with fixation condition: OA showed greater improvement in face recognition when the initial forced location moved downwards from the forehead to the eye or nose regions, whereas the performance of YA improved by a much smaller amount, and performance differences between YA and OA varied considerably across different initial fixation points. These results suggest that altering initial fixations and/or attentional focus to more informative regions of the face may provide a mechanism to enhance face perception in OA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».