Visual competition during early face processing is driven towards stimuli at the fovea
Notice bibliographique
Résumé
The N170 component to a face stimulus presented in the periphery is strongly reduced when another face is present at the fovea (Jacques & Rossion, NeuroReport, 2004). A similar but smaller reduction is observed for fixated faces in the context of peripheral faces (Jacques & Rossion, JOV, in press). Together with the fact that the N170 decreases with eccentricity (Rousselet et al., JOV 2005), these results suggest the existence of a visual competition modulated by a foveal bias, the N170 amplitude being mostly driven by the stimulus at the fovea. Here we clarify this question in an experiment in which a face or a scrambled-face was presented at the fovea together with 2 peripheral faces or scrambled-faces centered at 5 degrees to the left and right of the fixation point. As hypothesized, the N170 amplitude was mostly driven by the stimulus at the fovea. This was particularly true for a foveal face stimulus, in which case there was no increase associated with peripheral faces at left and temporal sites, and a small increase at occipital right hemisphere sites. The presence of a scrambled-face at the fovea, presented simultaneously with peripheral faces, tended to drive the signal toward the lower N170 response to a scrambled-face alone. Yet, there was still an increase due to faces presented in the periphery. This effect had a bilateral occipital-temporal topography. These results suggest that foveal stimuli have a strong competitive advantage over stimuli in the periphery, an effect that is even stronger for faces.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».