Joint Modulation of Facial Expression Processing by Contextual Congruency and Task Demands
Notice bibliographique
Résumé
Faces showing expressions of happiness or anger were presented together with sentences that described happiness-inducing or anger-inducing situations. Two main variables were manipulated: (i) congruency between contexts and expressions (congruent/incongruent) and (ii) the task assigned to the participant, discriminating the emotion shown by the target face (emotion task) or judging whether the expression shown by the face was congruent or not with the context (congruency task). Behavioral and electrophysiological results (event-related potentials (ERP)) showed that processing facial expressions was jointly influenced by congruency and task demands. ERP results revealed task effects at frontal sites, with larger positive amplitudes between 250-450 ms in the congruency task, reflecting the higher cognitive effort required by this task. Effects of congruency appeared at latencies and locations corresponding to the early posterior negativity (EPN) and late positive potential (LPP) components that have previously been found to be sensitive to emotion and affective congruency. The magnitude and spatial distribution of the congruency effects varied depending on the task and the target expression. These results are discussed in terms of the modulatory role of context on facial expression processing and the different mechanisms underlying the processing of expressions of positive and negative emotions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».