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Enregistrement W4406882688 · doi:10.3389/fpsyg.2024.1508867

I’ve just seen a face: further search for face pareidolia in chimpanzees (Pan troglodytes)

2025· article· en· W4406882688 sur OpenAlexfundno aff
Masaki Tomonaga

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésTroglodytesPsychologyFace (sociological concept)PerceptionTask (project management)Cognitive psychologyPattern recognition (psychology)Mechanism (biology)Noise (video)Top-down and bottom-up designArtificial intelligenceCommunicationComputer scienceBiologyZoologyNeuroscienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Seeing faces in random patterns, such as in clouds, is known as pareidolia. Two possible mechanisms can cause pareidolia: a bottom-up mechanism that automatically detects inverted triangle or top-heavy patterns, and a top-down mechanism that actively seeks out faces. Pareidolia has been reported in nonhuman animals as well. In chimpanzees, it has been suggested that the bottom-up mechanism is involved in their pareidolic perception, but the extent of the contribution of the top-down mechanism remains unclear. This study investigated the role of topdown control in face detection in chimpanzees. Methods: After being trained on an oddity task in which they had to select a noise pattern where a face (either human or chimpanzee) or a letter (Kanji characters) was superimposed among three patterns, they were tested with noise patterns that did not contain any target stimuli. Results: When the average images of the patterns selected by the chimpanzees in these test trials were analyzed and compared with those that were not selected (i.e., difference images), a clear non-random structure was found in the difference images. In contrast, such structures were not evident in the difference images obtained by assuming that one of the three patterns was randomly selected. Discussion: These results suggest that chimpanzees may have been attempting to find "faces" or "letters"in random patterns possibly through some form of top-down processing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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