EEG assessment of the impacts of race and implicit bias on facial expression processing
Notice bibliographique
Résumé
Apparent race of a face impacts processing efficiency, typically leading to an own-race advantage. For instance, own-race facial expressions are more accurately recognized, and their intensity better appraised, compared to other-race faces. Furthermore, these effects appear susceptible to implicit bias. Here, we aimed to better understand impacts of race and implicit racial bias on facial expression processing by looking at automatic and nonautomatic expression processing stages. To this end, scalp electroencephalography was recorded off a group of White participants while they completed a psychological refractory period dual-task paradigm in which they viewed neutral or fearful White (i.e. own-race) and Black (i.e. other-race) faces. Results showed that, irrespective of race, early perceptual expression processing indexed by the N170 event-related potential was independent of central attention resources and racial attitudes. On the other hand, later emotional content evaluation indexed by the late positive potential (LPP) was dependent on central resources. Furthermore, negative attitudes toward Black individuals amplified LPP emotional response to White (vs. Black) faces irrespective of central attention resources. Thus, it seems it is racial bias, more than race per se, that impacts facial expression processing, but this effect only manifests itself during later semantic processing of facial expression content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».