Implicit facial emotion recognition in a case of cortical blindness
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has suggested that recognition of fearful faces may be carried out by pathways that bypass primary visual cortex (V1) and project to the amygdala. Some of the strongest evidence supporting this claim comes from two previous case studies of "affective blindsight" in which patients were able to correctly guess whether an unseen face was depicting a fearful or happy expression. In the current study we report a new case of affective blindsight in patient MC who is cortically blind following extensive bilateral lesions to V1 and most of her ventral stream. Despite her large lesions MC has preserved motion perception which is related to sparing of the motion sensitive region MT+ in both hemispheres. To examine affective blindsight in MC we asked her to perform gender and emotion discrimination tasks in which she had to guess, using a two alternative forced-choice procedure, whether the face presented was male or female, or was depicting a happy vs. fearful, or a happy vs. angry expression. Finally, we also asked MC to perform a four alternative forced-choice target localization task in which she simply had to guess whether a target (a large circle) was presented on the top, bottom, left, or right of a computer screen. Results indicated that MC was not able to determine the gender of the faces (51% accuracy), or localize targets (29%). However, MC was able to determine, at significantly above chance levels, whether the face presented was depicting a happy or fearful (67%, p=.006), or a happy or angry (64%, p=.025) expression. These data lend further support to the idea that there is a non-conscious visual pathway that bypasses V1, as well as higher-order face processing regions in the ventral stream, that is capable of processing affective signals from facial expressions. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 ».