Electrophysiological evidence that own-race faces are recognized more automatically
Notice bibliographique
Résumé
One of the more robust findings in the face processing literature is a recognition disadvantage for other-race faces. Despite the existence of many perceptual and sociocognitive models concerning other-race effects, the contribution of attentional mechanisms remains poorly understood. It was recently proposed that the own-race advantage might arise because of own-race faces being recognized more automatically at a perceptual level, whereas other-race face recognition requires more input from higher level attention-gated processing resources (Duncan et al., 2022 VSS Talk). The present study aims to explore electrophysiological correlates of these results. Scalp electroencephalography of twenty White participants was measured while they performed 960 trials each of a difficult dual task, which involved sequentially categorizing an auditory target (T1) and recognizing either a White (own-race) or East Asian (other-race) face (T2). Stimulus onset asynchrony (SOA) between T1 and T2 onsets (150, 300, 600 or 1,200ms) was used to modulate task overlap and thus, attentional impact on T2 processing. Behavioral results showed increased automatization of own-race vs. other-race face recognition, replicating our previous results. N170 and N250 event-related potentials, respectively reflective of early face-specific perceptual processing and activation of stored face representations, showed enhanced amplitudes for other- vs. own-race faces. N200 and P300 components, reflective of attentional processes, showed enhanced amplitudes for own- vs. other-race faces. Increasing task overlap (i.e., by reducing SOA) led to a reduction in N170 and N250 amplitudes for both own- and other-race faces, but an amplification of N200 and P300 amplitudes. Interestingly, this effect only interacted with the race of faces for N250 amplitude, such that increasing overlap amplified the observed difference between other- and own-race faces. Taken together, these findings reinforce the notion that, compared to other-race faces, recognition of own-race faces is more automatic: It is carried more efficiently, and with fewer processing resources.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».