Does Prosopagnosia Take the Eyes Out of Face Representations? Evidence for a Defect in Representing Diagnostic Facial Information following Brain Damage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One of the most impressive disorders following brain damage to the ventral occipitotemporal cortex is prosopagnosia, or the inability to recognize faces. Although acquired prosopagnosia with preserved general visual and memory functions is rare, several cases have been described in the neuropsychological literature and studied at the functional and neural level over the last decades. Here we tested a brain-damaged patient (PS) presenting a deficit restricted to the category of faces to clarify the nature of the missing and preserved components of the face processing system when it is selectively damaged. Following learning to identify 10 neutral and happy faces through extensive training, we investigated patient PS's recognition of faces using Bubbles, a response classification technique that sampled facial information across the faces in different bandwidths of spatial frequencies [Gosselin, F., & Schyns, P. E., Bubbles: A technique to reveal the use of information in recognition tasks. Vision Research, 41, 2261-2271, 2001]. Although PS gradually used less information (i.e., the number of bubbles) to identify faces over testing, the total information required was much larger than for normal controls and decreased less steeply with practice. Most importantly, the facial information used to identify individual faces differed between PS and controls. Specifically, in marked contrast to controls, PS did not use the optimal eye information to identify familiar faces, but instead the lower part of the face, including the mouth and the external contours, as normal observers typically do when processing unfamiliar faces. Together, the findings reported here suggest that damage to the face processing system is characterized by an inability to use the information that is optimal to judge identity, focusing instead on suboptimal information.
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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 | 0,002 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle