Rapid and coarse face detection: With a lack of evidence for a nasal-temporal asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
Humans have structures dedicated to the processing of faces, which include cortical components (e.g., areas in occipital and temporal lobes) and subcortical components (e.g., superior colliculus and amygdala). Although faces are processed more quickly than stimuli from other categories, there is a lack of consensus regarding whether subcortical structures are responsible for rapid face processing. In order to probe this, we exploited the asymmetry in the strength of projections to subcortical structures between the nasal and temporal hemiretina. Participants detected faces from unrecognizable control stimuli and performed the same task for houses. In Experiments 1 and 3, at the fastest reaction times, participants detected faces more accurately than houses. However, there was no benefit of presenting to the subcortical pathway. In Experiment 2, we probed the coarseness of the rapid pathway, making the foil stimuli more similar to faces and houses. This eliminated the rapid detection advantage, suggesting that rapid face processing is limited to coarse representations. In Experiment 4, we sought to determine whether the natural difference between spatial frequencies of faces and houses were driving the effects seen in Experiments 1 and 3. We spatially filtered the faces and houses so that they were matched. Better rapid detection was again found for faces relative to houses, but we found no benefit of preferentially presenting to the subcortical pathway. Taken together, the results of our experiments suggest a coarse rapid detection mechanism, which was not dependent on spatial frequency, with no advantage for presenting preferentially to subcortical structures.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».