Neural correlates of personally familiar faces: Parents, partner and own faces
Notice bibliographique
Résumé
Investigations of the neural correlates of face recognition have typically used old/new paradigms where subjects learn to recognize new faces or identify famous faces. Familiar faces, however, include one's own face, partner's and parents' faces. Using event-related fMRI, we examined the neural correlates of these personally familiar faces. Ten participants were presented with photographs of own, partner, parents, famous and unfamiliar faces and responded to a distinct target. Whole brain, two regions of interest (fusiform gyrus and cingulate gyrus), and multiple linear regression analyses were conducted. Compared with baseline, all familiar faces activated the fusiform gyrus; own faces also activated occipital regions and the precuneus; partner faces activated similar areas, but in addition, the parahippocampal gyrus, middle superior temporal gyri and middle frontal gyrus. Compared with unfamiliar faces, only personally familiar faces activated the cingulate gyrus and the extent of activation varied with face category. Partner faces also activated the insula, amygdala and thalamus. Regions of interest analyses and laterality indices showed anatomical distinctions of processing the personally familiar faces within the fusiform and cingulate gyri. Famous faces were right lateralized whereas personally familiar faces, particularly partner and own faces, elicited bilateral activations. Regression analyses show experiential predictors modulated with neural activity related to own and partner faces. Thus, personally familiar faces activated the core visual areas and extended frontal regions, related to semantic and person knowledge and the extent and areas of activation varied with face type.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».