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Enregistrement W4414689148 · doi:10.1080/00221325.2025.2564992

COVID-19 and Protective Equipment: Impact of the Obstruction of Facial Features on the Recognition of Emotional Facial Expressions in Children

2025· article· en· W4414689148 sur OpenAlexafffund
Mylène Michaud, Mélanie Perron, Adèle Gallant, Anne-Marie Rainville, Annie Roy‐Charland

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Genetic Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversité LavalLaurentian UniversityUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDisgustFacial expressionSurpriseHappinessEmotional expressionSadnessFace (sociological concept)Facial Action Coding System

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arrival of COVID-19 came along with the requirement of wearing protective gear, like facial masks, which potentially affects the recognition of facial expressions in others. The aim of the current study was to examine the impact of a facial feature obstruction on emotional facial expression recognition of the six basic emotions in children aged 5 and 10 years old. Children were presented 24 stimuli within two different conditions: the full face and only the eyes visible. While both age groups were similarly affected by reduced facial information, differences emerged depending on the emotion: 5-year-olds struggled more with recognizing happiness from just the eyes, whereas 10-year-olds had more difficulty with anger. Nevertheless, both age groups had a significant reduction in accuracy for most emotions (4 out 6). Common confusions, such as mistaking fear for surprise or disgust for anger, might have contributed to the variations in results from previous studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentoui

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