Fearful, surprised, happy, and angry facial expressions modulate gaze-oriented attention: Behavioral and ERP evidence
Notice bibliographique
Résumé
The impact of emotions on gaze-oriented attention was investigated in non-anxious participants. A neutral face cue with straight gaze was presented, which then averted its gaze to the side while remaining neutral or expressing an emotion (fear/surprise in Exp.1 and anger/happiness in Exp.2). Localization of a subsequent target was faster at the gazed-at location (congruent condition) than at the non-gazed-at location (incongruent condition). This Gaze-Orienting Effect (GOE) was enhanced for fear, surprise, and anger, compared to neutral expressions which did not differ from happy expressions. In addition, Event Related Potentials (ERPs) to the target showed a congruency effect on P1 for fear and surprise and a left lateralized congruency effect on P1 for happy faces, suggesting that target visual processing was also influenced by attention to gaze and emotions. Finally, at cue presentation, early postero-lateral (Early Directing Attention Negativity (EDAN)) and later antero-lateral (Anterior Directing Attention Negativity (ADAN)) attention-related ERP components were observed, reflecting, respectively, the shift of attention and its holding at gazed-at locations. These two components were not modulated by emotions. Together, these findings show that the processing of social signals such as gaze and facial expression interact rather late and in a complex manner to modulate spatial attention.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».