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Enregistrement W2168908393 · doi:10.1016/j.cortex.2013.07.011

People-selectivity, audiovisual integration and heteromodality in the superior temporal sulcus

2013· article· en· W2168908393 sur OpenAlexaff
Rebecca Watson, Marianne Latinus, Ian Charest, Frances Crabbe, Pascal Belin

Notice bibliographique

RevueCortex · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensMcGill UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSuperior temporal sulcusPsychologyPerceptionCognitive psychologyFunctional magnetic resonance imagingPreferenceFace perceptionFusiform face areaCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The functional role of the superior temporal sulcus (STS) has been implicated in a number of studies, including those investigating face perception, voice perception, and face-voice integration. However, the nature of the STS preference for these 'social stimuli' remains unclear, as does the location within the STS for specific types of information processing. The aim of this study was to directly examine properties of the STS in terms of selective response to social stimuli. We used functional magnetic resonance imaging (fMRI) to scan participants whilst they were presented with auditory, visual, or audiovisual stimuli of people or objects, with the intention of localising areas preferring both faces and voices (i.e., 'people-selective' regions) and audiovisual regions designed to specifically integrate person-related information. Results highlighted a 'people-selective, heteromodal' region in the trunk of the right STS which was activated by both faces and voices, and a restricted portion of the right posterior STS (pSTS) with an integrative preference for information from people, as compared to objects. These results point towards the dedicated role of the STS as a 'social-information processing' centre.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations102
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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