Perceived Gaze Direction Differentially Affects Discrimination of Facial Emotion, Attention, and Gender – An ERP Study
Notice bibliographique
Résumé
The perception of eye-gaze is thought to be a key component of our everyday social interactions. While the neural correlates of direct and averted gaze processing have been investigated, there is little consensus about how these gaze directions may be processed differently as a function of the task being performed. In a within-subject design, we examined how perception of direct and averted gaze affected performance on tasks requiring participants to use directly available facial cues to infer the individuals' emotional state (emotion discrimination), direction of attention (attention discrimination) and gender (gender discrimination). Neural activity was recorded throughout the three tasks using EEG, and ERPs time-locked to face onset were analyzed. Participants were most accurate at discriminating emotions with direct gaze faces, but most accurate at discriminating attention with averted gaze faces, while gender discrimination was not affected by gaze direction. At the neural level, direct and averted gaze elicited different patterns of activation depending on the task over frontal sites, from approximately 220-290 ms. More positive amplitudes were seen for direct than averted gaze in the emotion discrimination task. In contrast, more positive amplitudes were seen for averted gaze than for direct gaze in the gender discrimination task. These findings are among the first direct evidence that perceived gaze direction modulates neural activity differently depending on task demands, and that at the behavioral level, specific gaze directions functionally overlap with emotion and attention discrimination, precursors to more elaborated theory of mind processes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».