Facial expression recognition impairment following acute social stress
Notice bibliographique
Résumé
Recently, von Dawans et al. (2012) showed that stress exposure increases facial trustworthiness judgements. Given the relation between trustworthiness and the presence/absence of subtle visual features related to happiness and anger (Oosterhof & Todorov, 2008), we verified if social stress modulates the visual perception of facial expressions. Twenty-nine men were submitted to a social stress (i.e. Trier Social Stress Test for Groups) or a control condition (i.e. identical setting save for the socio-evaluative threat component) in a counterbalanced order. Facial expression recognition was then measured using a homemade version of the ‘facial expression megamix’ (Young et al.,1997) in which each of the six basic facial expressions plus neutrality were morphed with each other at seven different percentages (from 14/86 in intervals of 12%). The task was to decide which expression the image most resembled. Recognition accuracy for each facial expression when it was dominant in the morph (i.e. over 50%) was first computed. We found that social stress modulates accuracy scores only for disgust (Mstress= 81%; Mcontrol=89%; t(28)=-3.20, p=0.028; bonferroni corrected). We also verified if the emotion signal necessary to detect each facial expression when they were part of the morph was modulated by stress. For each facial expression, we calculated, separately for each percentage level, the proportion of times that it was correctly identified as being part of the morph. This produced a curve on which we fitted a cumulated gaussian to find at what percentage level an expression was detected 50% of the time. Our results show that stress decreased the sensitivity to disgust (t(28)=3.55, p=0.007; bonferroni corrected). These results indicate that an acute social stress alters the perception of facial expressions, more specifically it decreases the sensitivity to the disgust expression. Meeting abstract presented at VSS 2015
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».