From categories to dimensions: spatio-temporal dynamics of the cerebral representations of emotion in voice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Whether the human brain represents emotional stimuli as discrete categories or continuous dimensions is still widely debated. Here we directly contrasted the power of categorical and dimensional models at explaining behavior and cerebral activity in the context of perceived emotion in the voice. We combined functional magnetic resonance imaging (fMRI) and magneto-encephalography (MEG) to measure with high spatiotemporal precision the dynamics of cerebral activity in participants who listened to voice stimuli expressing a range of emotions. The participants also provided a detailed perceptual assessment of the stimuli. By using representational similarity analysis (RSA), we show that the participants’ perceptual representation of the stimuli was initially dominated by discrete categories and an early (<200ms) cerebral response. These responses showed significant associations between brain activity and the categorical model in the auditory cortex starting as early as 77ms. Furthermore, we observed strong associations between the arousal and valence dimensions and activity in several cortical and subcortical areas at later latencies (>500ms). Our results thus show that both categorical and dimensional models account for patterns of cerebral responses to emotions in voices but with a different timeline and detail as to how these patterns evolve from discrete categories to progressively refined continuous dimensions. One Sentence Summary: Emotions expressed in the voice are instantly categorized in cortical processing and their distinct qualities are refined dimensionally only later on.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».