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Enregistrement W1991159006 · doi:10.1167/13.9.415

Describing the temporal dynamics of the face familiarity effect: Bootstrap analysis of single subject ERP data

2013· article· en· W1991159006 sur OpenAlexaff
Esther Alonso‐Prieto, R. Pancaroglu, Kirsten A. Dalrymple, J. J. Barton, İpek Oruç

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)Fixation (population genetics)PsychologyFixation pointCognitive psychologyFace (sociological concept)AudiologyComputer scienceArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Evoked potential studies of familiarity effects on face processing have lead to divergent conclusions, with some suggesting that they emerge as early as 140-170ms, and others later, around 250-400ms. However, those reports rely on group averages of mean or peak amplitude within a priori time windows. Objective: Our goal was to determine the temporal dynamics of the familiarity effect at the level of the individual subject, using a moving window analysis that did not make assumptions regarding specific time windows. Methods: 10 observers judged the pleasantness of faces presented in a screen. A trial started with a fixation point (2700-2900ms) followed by an anonymous or a familiar (internet celebrity pictures) face (100ms) and a mask (300ms). Results contrasting anonymous versus familiar faces were analyzed using a point-by-point bootstrap analysis of single subjects (Figure 1). Results: Significant differences between familiar and unfamiliar faces were most consistently found between: 80-120ms in O1, O2, Oz; 120-140ms in Fz, Cz, Pz; 140-160ms in P8, 160-180ms in P7; 300-360ms in Fz, Cz, Pz (Figure 2). As the earliest differences were observed in occipital electrodes, these may reflect differences in stimulus properties between the anonymous and famous images. However, differences at 120-180ms appeared at times and in locations where face-selective responses occur (the N170 in P8/7 and VPP in Pz/Cz) and not in occipital electrodes, suggesting that they reflected modulation of face-processing by familiarity. Less consistent differences observed after 300ms in central electrodes coincide with the P300 component, which has been associated to processing novel stimuli. Conclusion: This approach suggests that familiarity effects on face processing emerge around 120ms and evolve dynamically across the scalp, probably reflecting the activation of a widespread face perception network. Central derivations manifest such influence first, followed by temporo-occipital locations in the right and finally in the left hemisphere. Meeting abstract presented at VSS 2013

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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