L’analyse des mouvements oculaires lors du jugement de sourires authentiques et de faux sourires chez les enfants
Notice bibliographique
Résumé
Le but de la présente étude est d’examiner le lien entre le traitement perceptuel et attentionnel des vrais et des faux sourires et les résultats à la tâche de jugement de l’authenticité des sourires chez les enfants. Des enfants âgés de 6-7 ans et 9-10 ans sont exposés à des sourires comprenant les caractéristiques d’une sourire authentique (Duchenne symétrique) ainsi que des sourires sans l’activation du marqueur de Duchenne et des sourires asymétriques. Les participants doivent déterminer si le sourire est vraiment joyeux ou non. Tout comme chez les adultes, les résultats révèlent que les enfants, peu importe leur groupe d’âge, jugent le sourire Duchenne symétrique plus joyeux que le sourire asymétrique et le sourire asymétrique plus joyeux que le sourire non-Duchenne. Les participants donnent également la réponse attendue plus souvent pour le sourire Duchenne symétrique et le sourire non-Duchenne que pour le sourire asymétrique. Contrairement aux adultes, on ne peut pas exclure l’hypothèse de limites attentionnelles-perceptuelles chez les enfants, puisque bien que le jugement chez les enfants s’apparente à celui des adultes, le traitement perceptuel-attentionnel demeure différent.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».