Spatial frequencies for the visual processing of the facial expression of pain
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that low spatial frequencies (SFs) are particularly important for the visual processing of the facial expression of pain (Wang et al., 2015; 2017). However, these studies used arbitrary cut-off to isolate the impact of low (under 8 cycles per faces (cpf)) and high (over 32 cpf) SFs, thus removing any contribution of the mid-SFs. Here we compared the utilization of SFs for pain and other basic emotions in three tasks (20 participants per task), that is 1) a facial expression recognition task with all basic emotions and pain, 2) a facial expression discrimination task where one target expression needed to be discriminated from the others and 3) a facial expression discrimination task with only two choices (i.e. fear vs. pain, pain vs. happy). SF Bubbles were used (Willenbockel et al., 2010), a method which randomly samples SFs on a trial-by-trial basis, enabling us to pinpoint the SFs that are correlated with accuracy. In the first task, accurate categorization of pain was correlated with the presence of a large band of SFs ranging from 4.3 to 52 cpf peaking at 14 cpf (Zcrit=3.45, p< 0.05 for all analysis). In the second task, the correct discrimination of pain was correlated with the presence of a band of SFs ranging from 5 to 20 cpf peaking at 11 cpf. In the third task, we computed the classification vectors for pain-happiness and pain-fear conditions and revealed the overlapping SFs. In this task, SFs ranging from 2.7 to 13 cpf peaking at 7.3 cpf are significantly correlated with pain discrimination. Our results highlight the importance of the mid-SFs in the visual processing of the facial expression of pain and suggest that any method removing these SFs offers an incomplete account of SFs diagnosticity. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».