Seeing a Face in a Crowd of Emotional Voices: Changes in Perception and Cortisol in Response to Emotional Information across the Senses
Notice bibliographique
Résumé
One source of information we glean from everyday experience, which guides social interaction, is assessing the emotional state of others. Emotional state can be expressed through several modalities: body posture or movements, body odor, touch, facial expression, or the intonation in a voice. Much research has examined emotional processing within one sensory modality or the transfer of emotional processing from one modality to another. Yet, less is known regarding interactions across different modalities when perceiving emotions, despite our common experience of seeing emotion in a face while hearing the corresponding emotion in a voice. Our study examined if visual and auditory emotions of matched valence (congruent) conferred stronger perceptual and physiological effects compared to visual and auditory emotions of unmatched valence (incongruent). We quantified how exposure to emotional faces and/or voices altered perception using psychophysics and how it altered a physiological proxy for stress or arousal using salivary cortisol. While we found no significant advantage of congruent over incongruent emotions, we found that changes in cortisol were associated with perceptual changes. Following exposure to negative emotional content, larger decreases in cortisol, indicative of less stress, correlated with more positive perceptual after-effects, indicative of stronger biases to see neutral faces as happier.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».