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Enregistrement W7115039693

Developmental shifts in face identity discrimination: An eye-tracking study of children, adolescents, and adults

2025· dissertation· en· W7115039693 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Face (sociological concept)Identification (biology)Qualitative researchIdentity formation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La reconnaissance des visages est une compétence sociale fondamentale qui se développe tout au long de l’enfance et de l’adolescence. Bien que des recherches antérieures aient démontré l’émergence précoce des stratégies de traitement holistique et des traits faciaux, la trajectoire développementale de ces stratégies—ainsi que les mécanismes attentionnels sous-jacents—demeure peu claire. La présente étude a utilisé un dispositif de suivi oculaire (eye-tracking) afin d’examiner comment des individus appartenant à trois groupes d’âge (enfants de 6 à 9 ans, adolescents de 12 à 18 ans, et adultes de 19 ans et plus) discriminent l’identité faciale dans des conditions de vision qui manipulaient l’accès à l’information locale. Les participants ont complété une tâche de correspondance faciale selon trois conditions de vision (face-face, profil-profil et face-profil) qui modulaient la disponibilité des indices visuels locaux. Les données d’exactitude et de fixation ont été analysées pour évaluer l’évolution des stratégies de traitement et des comportements visuels selon l’âge. Les résultats ont révélé une amélioration de la performance avec l’âge, les enfants obtenant des résultats significativement plus faibles que les adolescents et les adultes. Les données de suivi oculaire ont montré une attention croissante portée aux traits internes du visage (yeux, bouche et nez) avec l’âge, en particulier chez les adultes. Ces résultats soutiennent les modèles d’attention acquise dans la perception des visages et démontrent la pertinence de l’eye-tracking pour identifier les changements développementaux dans les stratégies visuelles. Cette recherche contribue à une compréhension plus fine du développement de l’expertise en reconnaissance faciale et pourrait éclairer les futures études sur les troubles neurodéveloppementaux

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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