Facial attraction: a study of the aesthetic dimension of face processing in prosopagnosia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Attractiveness is the perception of a facial property that has seldom been investigated in patient populations. On the one hand, it is a social signal, and thus may depend on processing in the superior temporal sulcus, but on the other it seems likely that attractiveness may depend on elements of facial structure that do not change with dynamic shifts in expression or gaze, and thus processed by the fusiform face area. Objective: We investigated the status of facial attractiveness perception in prosopagnosia, an impairment in the recognition of another temporally invariant property of faces, their identity. We hypothesized that if attractiveness is processed by regions that encode the temporally invariant properties of faces, such as the fusiform face area, then these patients should be universally impaired on this function. Method: We studied eight prosopagnosic subjects in two separate tasks: one testing their explicit rating of attractiveness and the other an attractiveness-motivated keypress behaviour. Results: Both tasks showed that the prosopagnosics were impaired in processing facial attractiveness. Residual but impaired attractiveness. Residual but impaired attractiveness perception was found only in subjects with unilateral right-sided occipitotemporal lesions or anterior temporal lesions. Measures of perception of facial attraction also correlated with measures of residual familiarity for famous faces.Conclusion: The processing of facial attraction requires participation of the same neural structures that encode facial identity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».