Successful sensitization of 2.5-year-olds to other-race faces through bimodal training
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the potential for sensitizing 2.5-year-old Caucasian infants to other-race faces (Asian faces). In the domain of face perception, infants become less sensitive to facial distinctions of other-race faces through perceptual narrowing at the end of the first year of life. Nevertheless, infants around 12 months can regain their sensitivity to other-race faces. For instance, exposing them to a specific statistical distribution and employing the mechanisms of statistical learning is one way to enhance their discriminatory abilities towards other-race faces. Following this idea, we investigated if even older infants around 2.5 years can be sensitized to other-race faces. We trained the infants with a bimodal distribution of a morphed continuum of Asian female faces with faces closer to the endpoints presented most frequently. We assessed infants’ discrimination of Asian faces by measuring their looking times after the training phase. The 2.5-year-olds showed a difference in looking times after the training, indicating that the exposure to a bimodal frequency distribution led to a successful discrimination between Asian faces. These findings demonstrate that 2.5-year-olds can be sensitized to other-race faces by exposing them to a bimodal distribution of such faces, underlining the plasticity of face perception in childhood. • 2.5-year-olds show successful re-sensitization to other-race faces after undergoing a bimodal training. • Older infants use statistical learning to enhance sensitivity to distinguishing features, even after perceptual narrowing. • Our results indicate the plasticity of face perception in older infants and the possibility to modify the Other-Race-Effect.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».