From eye to face: support for neural inhibition in holistic processing
Notice bibliographique
Résumé
The N170 is an early face-sensitive ERP component that has been shown to be sensitive to face configuration disruptions but also to eyes presented in isolation. The Lateral Inhibition Face Template and Eye Detector (LIFTED – Nemrodov et al., 2014) model proposes that the N170 reflects both the activity of an eye detector and holistic processing of the face; holistic processing would be achieved through the inhibition of neurons coding foveal information by neurons coding parafoveal information. Here we investigated this possible inhibition mechanism by monitoring the variations of the N170 to the presentation of facial stimuli ranging from an isolated eye to a full face, encompassing all the intermediate stages of configuration disruption where the rest of the facial features were added one by one (e.g. eye with nose, eye with mouth, eye with nose and mouth etc.). Fixation was always enforced on one or the other eye using an eye-tracker. The N170 was largest for the isolated eye condition and decreased substantially with the sole addition of the face outline. The progressive addition of the other facial features linearly reduced its amplitude which was smallest for the full face. Similar reductions in latency were found with a remarkable 30-40ms decrease in latency between the isolated eye and the full face conditions. Variations in amplitude and latency reductions were seen between hemispheres as a function of which eye was fixated. Results overall support the idea of an inhibition process that depends on the type of features situated in parafovea and their distance from the fixated eye, with the face outline as a major contributor to holistic face processing. Meeting abstract presented at VSS 2015
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».