Implicitly Perceived Vocal Attractiveness Modulates Prefrontal Cortex Activity
Notice bibliographique
Résumé
Social interactions involve more than "just" language. As important is a more primitive nonlinguistic mode of communication acting in parallel with linguistic processes and driving our decisions to a much higher degree than is generally suspected. Amongst the "honest signals" that influence our behavior is perceived vocal attractiveness. Not only does vocal attractiveness reflect important biological characteristics of the speaker, it also influences our social perceptions according to the "what sounds beautiful is good" phenomenon. Despite the widespread influence of vocal attractiveness on social interactions revealed by behavioral studies, its neural underpinnings are yet unknown. We measured brain activity while participants listened to a series of vocal sounds ("ah") and performed an unrelated task. We found that voice-sensitive auditory and inferior frontal regions were strongly correlated with implicitly perceived vocal attractiveness. While the involvement of auditory areas reflected the processing of acoustic contributors to vocal attractiveness ("distance to mean" and spectrotemporal regularity), activity in inferior prefrontal regions (traditionally involved in speech processes) reflected the overall perceived attractiveness of the voices despite their lack of linguistic content. These results suggest the strong influence of hidden nonlinguistic aspects of communication signals on cerebral activity and provide an objective measure of this influence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».