Does Observers’ Ethnicity Influence Visual Strategies for Gender and Expressiveness Judgments ?
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in cross-cultural studies emphasized the importance of including diversified groups of participants to better understand mechanisms underlying various face processing abilities, whether they reveal a difference or not (e.g. Blais et al., 2021). In visual psychophysics, little is known about visual strategies underlying face perception among Black observers. Therefore, we investigated visual strategies in Black and White participants in a Gender and Expressiveness (ExNex) tasks, using a newly validated platform, Pack & Go by VPIXX, which allows high quality psychophysic testing online. Sixty participants (15 Blacks and 45 Whites) completed both experiments (4000 trials per participant) conducted using the Bubble’s technique (Gosselin & Schyns, 2001) which samples visual information on a trial-by-trial basis using small gaussian windows in order to reveal the most useful information in any visual task. Accuracy was maintained at 75% by adjusting online the number of bubbles using QUEST (Watson & Pelli, 1983). Group performance levels were controlled by matching individual Black participants with White participants according to their final average number of bubbles in both tasks. Classification images were produced by calculating a weighted sum of the bubbles mask, using the trial-by-trial accuracy transformed into z-scores as weights. Pixel tests from the Stat4CI (Chauvin et al., 2005) toolbox revealed significant pixels associated with performance (p< .05; Zcrit = 4.05). Mainly, both groups made use of the same visual information for both race stimuli, that is, reliance on the eye in the Gender task and on the mouth in the ExNex task. Interestingly, Black participants also relied significantly more on the left eye for ExNex judgements, but only with Black stimuli. These differences and similarities in visual strategies for Black and White observers, will be discussed regarding cross-cultural differences in face perception in general.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».