Hemispheric differences in visual strategies used in facial expression categorization
Notice bibliographique
Résumé
Decoding facial expressions of emotions is a crucial ability for successful social interactions. However, little is known about the specific contribution of each cerebral hemisphere in the visual mechanisms underlying successful facial expression categorization. Here, we investigated interhemispheric differences in visual information use in the recognition of a subsample (i.e., anger, fear, disgust and happiness) of basic facial expressions, i.e. the type and quantity of information required for efficient categorization. The present study used the Bubbles technique (Gosselin & Schyns, 2001) to verify whether visual strategies in facial expression categorization differed between hemispheres. Sparse versions of emotional faces were created by sampling facial information at random spatial locations and at five non-overlapping spatial frequency bands. The average accuracy was maintained at 62.5% (halfway between chance and perfect performance) by adjusting the number of bubbles on a trial-by-trial basis using QUEST (Watson & Pelli, 1983). Fifteen participants (3 men; Mage = 23.13; SD = 3.04) each categorized 2200 sparsed stimuli that were either presented in central or peripheral vision (2.5° of visual angle away from the central fixation cross). Overall classification images (we summed the five spatial frequency bands) showing what information in the stimuli correlated with participants accuracy were constructed separately for each emotion and presentation location by performing a multiple linear regression on the bubbles locations and accuracy. A pixel test was applied on the classification image to determine statistical significance (Zcrit=3.36, p<0.05; corrected for multiple comparisons). Our results indicate that different facial regions were used by the left and right hemisphere in the categorization of fearful and angry faces, but not for happy and disgusted faces. These findings suggest that each hemisphere successfully uses different visual information while processing some of the basic emotions expressed by faces. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».