Emotion Processing in Late Adulthood: The Effect of Emotional Valence and Face Age on Behavior and Scanning Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Age-related differences in emotion recognition are well-documented in older adults aged 65 and above, with stimulus valence and the age of the model being key influencing factors. This study examined these variables across three experiments using a novel set of images depicting younger and older models expressing positive and negative emotions (e.g., happy vs. sad; interested vs. bored). Experiment 1 focused on valence-arousal dimensions, Experiment 2 on emotion recognition accuracy, and Experiment 3 on visual fixation patterns. Age-related differences were found in emotion recognition. No significant age-related differences in gaze behavior were found; both age groups looked more at the eye region. The positivity effect-older adults' tendency to prioritize positive over negative information-did not consistently manifest in recognition performance or scanning patterns. However, older adults evaluated positive emotions differently than negative emotions, rating negative facial expressions as less negative and positive emotions as more arousing compared to younger adults. Finally, emotions portrayed by younger models were rated as more intense and more positive than those portrayed by older adults by both older and younger adults. We conclude that the positivity effect and own-age bias may be more complex and nuanced than previously thought.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».