Fear recognition in four patients with focal bilateral amygdala damage
Notice bibliographique
Résumé
Bilateral damage to the amygdala can lead to a dramatic impairement in fear recognition through an inability to gaze at and utilize information about the eye region of faces (Adolphs et al., 2005). Here, we extended these findings by applying the Bubbles method, which asks viewers to discriminate happy and fearful faces from randomly sampled small regions of a face, with concomitant gaze tracking, to a group of four rare patients with focal bilateral amygdala damage (including new sessions with SM, the amygdala patient examined in Adolphs et al., 2005) as well as 20 healthy controls. Two of the amygdala patients behaved indiscriminably from healthy controls (JF and BG), while the other two (SM and AB) required an unusually large number of face samples to attain target performance, and neither gazed at nor made use of the eye region. Repeatedly instructing the two impaired amygdala patients to look at the eyes in faces reduced the number of face samples required to reach target performance within the range of healthy controls, and led these patients to gaze at and to use the eye on the right side of the face stimuli. In contrast, this instruction had little impact on the other amygdala patients and on healthy controls. We will argue that these distinct behavioral profiles found in amygdala patients are due to slight differences in their lesions. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».