Notice bibliographique
Résumé
The perception of emotions and the recognition of facial expressions play a critical role in social interaction between humans. Faces communicate a great deal of information, including dynamic features, such as an individual’s internal emotional state, and static features, such as a person’s identity. Two major views have evolved from the investigation of how facial expressions are perceived and processed, the discrete category view and the dimensional theory. According to the discrete category view, basic facial expressions convey discrete and specific emotions: anger, happiness, surprise, fear, disgust, and sadness. Conversely, the dimensional view suggests that the mental representation of emotional space consists of continuous underlying dimensions in which similar emotions are clustered together while different ones are far apart. While both theories postulate that affective information is resistant to contextual influences, research on this topic has provided reasons to believe that the relationship between facial expressions and their contexts may play an important role in determining the perceived emotion. Similarly, studies looking at the right hemisphere and the fusiform face area (FFA) have led researches to suggest that factors other than the presence of faces, such as experience and training, can also activate the FFA. This review looks at the role of facial expressions in everyday life and the two opposing theories on how facial expressions are perceived and processed in the brain. Specifically, the malleability of emotion perception and face recognition and the brain regions that involved in emotion are explored.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».