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Enregistrement W2161411939 · doi:10.1093/brain/awp067

Not on the face alone: perception of contextualized face expressions in Huntington's disease

2009· article· en· W2161411939 sur OpenAlexaff
Hillel Aviezer, Shlomo Bentin, Ran R. Hassin, Wendy S. Meschino, John M. Kennedy, Savraj Grewal, Shaniff Esmail, Steven P. Cohen, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevueBrain · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensNorth York General HospitalUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésSadnessDisgustFacial expressionAngerPsychologyContext (archaeology)Cognitive psychologyFace perceptionEmotional expressionPerceptionSocial psychologyCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have demonstrated that Huntington's disease mutation-carriers have deficient explicit recognition of isolated facial expressions. There are no studies, however, which have investigated the recognition of facial expressions embedded within an emotional body and scene context. Real life facial expressions are typically embedded in contexts which may dramatically change the emotion recognized in the face. Moreover, a recent study showed that the magnitude of the contextual bias is modulated by the similarity between the actual expression of the presented face and the facial expression that would typically fit the context, e.g. disgust faces are more similar to anger than to sadness faces and, consequently, are more strongly influenced by contexts expressing anger than by contexts expressing sadness. Since context effects on facial expression perception are not explicitly controlled, their pattern serves as an implicit measure of the processing of facial expressions. In this study we took advantage of the face-in-context design to compare explicit recognition of face-expressions by Huntington's disease mutation-carriers, with evidence for processing the expressions deriving from implicit measures. In an initial experiment we presented a group of 21 Huntington's disease mutation-carriers with standard tests of face-expression recognition. Relative to controls, they displayed deficits in recognizing disgust and anger faces despite intact recognition of these emotions from non-facial images. In a subsequent experiment, we embedded the disgust faces on images of people conveying sadness and anger as expressed by body language and additional paraphernalia. In addition, sadness and anger faces were embedded on context images conveying disgust. In both cases participants were instructed to categorize the facial expressions, ignoring the context. Despite the deficient explicit recognition of isolated disgust and anger faces, the perception of the emotions expressed by the faces was affected by context in Huntington's disease mutation-carriers in a similar manner as in control participants. Specifically, they displayed the same sensitivity to face-context pairings. These findings suggest that, despite their impaired explicit recognition of facial expressions, Huntington's disease mutation-carriers display relatively preserved processing of the same facial configurations when embedded in context. The results also show intact utilization of the information elicited by contextual cues about faces expressing disgust even when the actually presented face expresses a different emotion. Overall, our findings shed light on the nature of the deficit in facial expression recognition in Huntington's disease mutation-carriers as well as underscore the importance of context in emotion perception.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,262 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations76
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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