Exploring the relationship between the N170 inversion effect and horizontal tuning
Notice bibliographique
Résumé
Recent research suggests that faces contain the most information in the horizontal orientation band (Dakin & Watt, J Vis 2009), and the size of the behavioural face inversion effect (bFIE) is correlated with changes in horizontal tuning following inversion (Pachai et al., VSS 2011). Moreover, ERP studies have shown that 1) the N170 is delayed and sometimes increased in amplitude following inversion, 2) the N170 and bFIE are correlated (Jacques and Rossion, NeuroImage 2007), and 3) the N170 inversion effect decreases when horizontal information is scrambled (Jacques et al., VSS 2011). However, the question remains whether the N170 is associated with horizontal tuning, and how that association varies with face inversion. To answer these questions, observers completed a 10AFC identification task using filtered faces. In the full-face condition, faces contained information at all orientations. In the horizontal/vertical conditions, target face information was contained only in orientations within ±35 deg of horizontal/vertical; remaining orientations contained non-informative face information, so stimuli were face-like in all conditions. Initial results from 8 observers, show a bFIE only in the full-face and horizontal conditions. N170 latency, but not amplitude, depended on both orientation filtering and face orientation. Specifically, face inversion increased latency equivalently across filter conditions, whereas latency for upright faces depended on orientation filtering, with the shortest and longest latencies occurring in the full-face and vertical conditions, respectively. When we examined the relationship between the N170 inversion effect for full-faces and the change in behavioural horizontal tuning (horizontal – vertical) following inversion, we found a positive correlation for both latency (r=0.78) and amplitude (r=0.56). To date, our findings reinforce the notion that upright face identification is driven by increased efficiency in processing horizontal face information compared to vertical, and suggest an association between changes in this efficiency following inversion with changes in the N170. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 ».