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Enregistrement W1997934421 · doi:10.1523/jneurosci.4478-13.2014

Crossmodal Adaptation in Right Posterior Superior Temporal Sulcus during Face–Voice Emotional Integration

2014· article· en· W1997934421 sur OpenAlexaff
Rebecca Watson, Marianne Latinus, Takao Noguchi, Oliver Garrod, Frances Crabbe, Pascal Belin

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCrossmodalPsychologyStimulus (psychology)Facial expressionSuperior temporal sulcusCategorizationCognitive psychologyMultisensory integrationFunctional magnetic resonance imagingNeural adaptationModality (human–computer interaction)Adaptation (eye)NeuroscienceCommunicationVisual perceptionPerceptionSensory systemComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of emotional information from the face and voice of other persons is known to be mediated by a number of "multisensory" cerebral regions, such as the right posterior superior temporal sulcus (pSTS). However, whether multimodal integration in these regions is attributable to interleaved populations of unisensory neurons responding to face or voice or rather by multimodal neurons receiving input from the two modalities is not fully clear. Here, we examine this question using functional magnetic resonance adaptation and dynamic audiovisual stimuli in which emotional information was manipulated parametrically and independently in the face and voice via morphing between angry and happy expressions. Healthy human adult subjects were scanned while performing a happy/angry emotion categorization task on a series of such stimuli included in a fast event-related, continuous carryover design. Subjects integrated both face and voice information when categorizing emotion-although there was a greater weighting of face information-and showed behavioral adaptation effects both within and across modality. Adaptation also occurred at the neural level: in addition to modality-specific adaptation in visual and auditory cortices, we observed for the first time a crossmodal adaptation effect. Specifically, fMRI signal in the right pSTS was reduced in response to a stimulus in which facial emotion was similar to the vocal emotion of the preceding stimulus. These results suggest that the integration of emotional information from face and voice in the pSTS involves a detectable proportion of bimodal neurons that combine inputs from visual and auditory cortices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations113
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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