Differential effects of eccentricity on N170 for faces and houses
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to characterize more precisely the link between face processing and the N170, a posterior negative event-related component that is particularly pronounced for human faces. Using a forced choice procedure, observers discriminated faces from houses while high-density EEG (256 electrodes) recordings were collected. All stimuli were flashed for 80 ms at varying eccentricities (0, 3.5, 7 and 10.5 degrees, relative to fixation). Preliminary results revealed a clear N170 for both centrally presented faces and houses, but the N170 was much larger for faces than for houses. The N170 evoked by faces decreased in amplitude and increased in latency with stimulus eccentricity, an effect that mirrored the increase in RT observed at the behavioral level. However, the N170 evoked by houses was nearly invariant with stimulus eccentricity. Hence, the difference between the N170 evoked by faces and houses diminished with stimulus eccentricity, becoming marginal at 10? in some subjects. Our results demonstrate that the generators of the N170 to faces are more affected by stimulus eccentricity than the generators to other objects like houses. This result might reflect a foveal bias affecting the generators of the face N170. Such a bias could be due to cortical magnification or the involvement of different spatial frequency bands in face and house processing. These alternative hypotheses will be investigated in future experiments. In addition, subject-by-subject source analyses will be performed to determine the possible cortical origin of the N170 effect.
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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 | 0,002 |
| 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 ».