Le jugement des expressions faciales dynamiques : l'importance de l'intensité maximale et finale, et de la moyenne globale
Notice bibliographique
Résumé
L'objectif de ces travaux est d'établir les bases servant à l'élaboration d'un modèle de jugement des expressions faciales dynamiques. Se basant sur des données présentées par Kahneman et ses collègues (1993) qui montrent que les jugements complexes d'épisodes temporels sont fonction de l'intensité maximale d'une série et de l'intensité de son dernier élément, une première étude démontre l'importance de ces paramètres dans l'évaluation de la hauteur moyenne d'une séquence de rectangles dont la hauteur varie en fonction du temps. Cette étude montre aussi que la hauteur moyenne des rectangles en influence l'évaluation. La seconde étude a pour but de déterminer si les mêmes paramètres sont impliqués dans le jugement d'expressions faciales dynamiques. Les résultats montrent que l'intensité maximale, l'intensité finale ainsi que l'intensité moyenne influencent le jugement de l'intensité et de la valence. Il est suggéré d'ajouter la moyenne globale aux paramètres pouvant influencer le jugement d'épisodes temporels dans le modèle présenté par Kahneman et ses collègues. Nous considérons donc qu'il s'agit d'un point de départ pour l'élaboration d'un modèle de traitement des expressions faciales dynamiques.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».