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Enregistrement W2953503968 · doi:10.1037/xhp0000674

Dual-task interference on left eye utilization during facial emotion perception.

2019· article· en· W2953503968 sur OpenAlexfundno aff
Justin Duncan, Gabrielle Dugas, Benoît Brisson, Caroline Blais, Daniel Fiset

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDual (grammatical number)Task (project management)PerceptionInterference (communication)PsychologyCognitive psychologyAudiologyCommunicationComputer scienceMedicineArtNeuroscienceEngineeringChannel (broadcasting)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an ongoing debate in the literature about whether facial emotion perception is carried automatically-that is, without effort or attentional resources. While it is generally accepted that spatial attention is necessary for the perception of emotional facial expressions, the picture is less clear for central attention. Using the bubbles method, we provide results that were obtained by measuring the effect of the psychological refractory period on diagnostic information for the basic facial expressions. Based on previous findings that linked spatial attention with processing of the eyes and of high spatial frequencies in the visual periphery, we hypothesized that reliance on the eyes might decrease when central resources were monopolized by a difficult prioritized auditory task. Central load led to a marked decrease in left eye utilization that was generalized across emotions; on the contrary, utilization of the mouth was unaffected by central load. Thus, processing of the left eye might be nonautomatic, and processing of the mouth might be automatic. Interestingly, we also observed a reduction in reliance on the left side of the face under central load that was accompanied by a commensurate increase in reliance on the right side of the face. We end with a discussion of how hemispheric asymmetries might account for these peculiar findings. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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