Neural systems for evaluating speaker (Un)believability
Notice bibliographique
Résumé
Our voice provides salient cues about how confident we sound, which promotes inferences about how believable we are. However, the neural mechanisms involved in these social inferences are largely unknown. Employing functional magnetic resonance imaging, we examined the brain networks and individual differences underlying the evaluation of speaker believability from vocal expressions. Participants (n = 26) listened to statements produced in a confident, unconfident, or "prosodically unmarked" (neutral) voice, and judged how believable the speaker was on a 4-point scale. We found frontal-temporal networks were activated for different levels of confidence, with the left superior and inferior frontal gyrus more activated for confident statements, the right superior temporal gyrus for unconfident expressions, and bilateral cerebellum for statements in a neutral voice. Based on listener's believability judgment, we observed increased activation in the right superior parietal lobule (SPL) associated with higher believability, while increased left posterior central gyrus (PoCG) was associated with less believability. A psychophysiological interaction analysis found that the anterior cingulate cortex and bilateral caudate were connected to the right SPL when higher believability judgments were made, while supplementary motor area was connected with the left PoCG when lower believability judgments were made. Personal characteristics, such as interpersonal reactivity and the individual tendency to trust others, modulated the brain activations and the functional connectivity when making believability judgments. In sum, our data pinpoint neural mechanisms that are involved when inferring one's believability from a speaker's voice and establish ways that these mechanisms are modulated by individual characteristics of a listener. Hum Brain Mapp 38:3732-3749, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».