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Enregistrement W2065410481 · doi:10.1590/s1413-294x2014000200003

Reconhecimento de expressões faciais e cenas de valência emocional apresentadas em alta restrição temporal

2014· article· pt· W2065410481 sur OpenAlexaff
Rui de Moraes, Beatriz Francisco Barbosa, Fernanda Pires Garcia, Flávia Helen Moreira da Silva, Julia Ribeiro, Márcia Viana Amaral, Sérgio Sheiji Fukusima

Notice bibliographique

RevueEstudos de Psicologia (Natal) · 2014
Typearticle
Languept
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudo investigou o reconhecimento de flashes de imagens de conteúdo afetivo de diferentes modalidades (faces e cenas) e valências emocionais (agradáveis, desagradáveis e neutras). Os resultados evidenciaram que a diferença de saliência perceptual entre os estímulos pode se sobrepor aos efeitos da valência emocional. O reconhecimento de cenas e de faces agradáveis não se diferenciou; o mesmo aconteceu para cenas e faces desagradáveis. Por outro lado, as valências apresentaram diferenças: imagens agradáveis foram reconhecidas mais rapidamente em relação às desagradáveis e faces agradáveis foram mais reconhecidas que as neutras. Suspeita-se, conforme literatura existente, que imagens desagradáveis apresentadas rapidamente enfraqueçam a ativação da amígdala e intensifiquem a ativação do córtex pré-frontal, que realiza um processamento de informações utilizando um tempo maior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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