Emotional Facial Expression Detection in the Peripheral Visual Field
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In everyday life, signals of danger, such as aversive facial expressions, usually appear in the peripheral visual field. Although facial expression processing in central vision has been extensively studied, this processing in peripheral vision has been poorly studied. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Using behavioral measures, we explored the human ability to detect fear and disgust vs. neutral expressions and compared it to the ability to discriminate between genders at eccentricities up to 40°. Responses were faster for the detection of emotion compared to gender. Emotion was detected from fearful faces up to 40° of eccentricity. CONCLUSIONS: Our results demonstrate the human ability to detect facial expressions presented in the far periphery up to 40° of eccentricity. The increasing advantage of emotion compared to gender processing with increasing eccentricity might reflect a major implication of the magnocellular visual pathway in facial expression processing. This advantage may suggest that emotion detection, relative to gender identification, is less impacted by visual acuity and within-face crowding in the periphery. These results are consistent with specific and automatic processing of danger-related information, which may drive attention to those messages and allow for a fast behavioral reaction.
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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) | 0,002 | 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 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 ».