The impact of culture on the processing of spatial frequencies during the recognition of homogenous objects
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have shown cultural differences in the fixation patterns observed during tasks of different nature, like face identification (Blais et al., 2008) and object recognition (Kelly et al., 2010). The general pattern of findings suggests that East Asians rely more on peripheral processing and deploy their attention more broadly than Westerners (Miellet et al.,2013). In line with this, studies have shown that East Asians process faces in lower spatial frequencies (SF) than Westerners (Tardif et al., 2017). However, it is not clear if this cultural difference in SF processing is specific to faces. In fact, it has not been found during the processing of scenes and non-homogenous objects (Blais et al., 2018). Compared with scenes and most everyday objects, faces have the property of having homogeneous configurations. The present study thus verified if a cultural difference in SF tunings occurs while processing homogeneous objects : Greebles (Gauthier & Tarr, 1997). We tested 121 participants who were born in Western or East Asians countries.The online study consisted of 600 trials of a same-different task, using the SF bubbles method (Willenbockel et al.,2010). One-sample t-tests (Pixel test from the Stat4CI; Chauvin et al., 2005) indicate that SF ranging between 2 and 11 cycles/object (tcrit=3.89, p<.05), and between 3 and 16 cycles/object (tcrit=3.53, p<.05) were used by East Asians and Westerners, respectively. We generated 1000 bootstrap samples to compare the SF used by both cultural groups, and found that low SF ranging between 1 and 3 cycles/object were significantly more used by East Asians (p<.025). Our results suggest that cultural differences in the processing of SF can be generalized to other objects sharing similar configurations. Future studies will aim to understand the source of these differences.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».