Dissociating task difficulty from incongruence in face-voice emotion integration
Notice bibliographique
Résumé
In the everyday environment, affective information is conveyed by both the face and the voice. Studies have demonstrated that a concurrently presented voice can alter the way that an emotional face expression is perceived, and vice versa, leading to emotional conflict if the information in the two modalities is mismatched. Additionally, evidence suggests that incongruence of emotional valence activates cerebral networks involved in conflict monitoring and resolution. However, it is currently unclear whether this is due to task difficulty-that incongruent stimuli are harder to categorize-or simply to the detection of mismatching information in the two modalities. The aim of the present fMRI study was to examine the neurophysiological correlates of processing incongruent emotional information, independent of task difficulty. Subjects were scanned while judging the emotion of face-voice affective stimuli. Both the face and voice were parametrically morphed between anger and happiness and then paired in all audiovisual combinations, resulting in stimuli each defined by two separate values: the degree of incongruence between the face and voice, and the degree of clarity of the combined face-voice information. Due to the specific morphing procedure utilized, we hypothesized that the clarity value, rather than incongruence value, would better reflect task difficulty. Behavioral data revealed that participants integrated face and voice affective information, and that the clarity, as opposed to incongruence value correlated with categorization difficulty. Cerebrally, incongruence was more associated with activity in the superior temporal region, which emerged after task difficulty had been accounted for. Overall, our results suggest that activation in the superior temporal region in response to incongruent information cannot be explained simply by task difficulty, and may rather be due to detection of mismatching information between the two modalities.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».