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Enregistrement W4311552110 · doi:10.1167/jov.22.14.3430

Early repetition suppression for face identity is caused by the eyes

2022· article· en· W4311552110 sur OpenAlexaff
Vicki Ledrou-Paquet, Justin Duncan, Isabelle Charbonneau, Caroline Blais, Daniel Fiset

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroencephalographyScalpPopulationPsychologyFace (sociological concept)NeuroscienceCommunicationAudiologyMedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural repetition suppression (RS) is the decrease in neural activity that follows repeated stimulations, suggesting the same neurons are recruited (Grill-Spector et al., 2006). RS could thus be a useful method to specifically target face sensitive neurons and unveil the nature and the timing of visual information processing in faces. Using a novel approach, we combined RS with Bubbles, a psychophysical technique which consists of randomly sampling image information on a single trial basis with Gaussian apertures (Gosselin & Schyns, 2001). We recorded scalp electroencephalography (EEG; 64 channels) from six participants while they each completed 3000 trials. A trial consisted of presentation of a “bubblized” adaptor face (350ms), followed by an ISI (400-600ms), and presentation of an unfiltered target face (300ms). For the bubblized adaptor, we found an association between N170 and N250 amplitude at PO8 and presence of the left eye, whereby presence of the eye increased amplitudes, replicating previous results (Smith et al., 2004). Afterward, we looked at how target face EEG was modulated by adaptor bubbles, and we found that presence of the left eye in the adaptor led to increased target N170 and N250 suppression. No other facial feature was linked to suppression. These findings suggest that a right hemisphere neural population sensitive to the left eye was solicited both in the N170 and N250 time windows. It has been suggested the N170 indexes a structural encoding (i.e., detection) that starts with the eye region (Schyns et al., 2007). Furthermore, the N250 was linked to stored face representations (Tanaka et al., 2006), and eye information is arguably the most reliable face recognition cue (Butler et al., 2010). Our results thus suggest that the eyes might launch a cascade of face processing, first triggering face detection, and then acting as a cue to retrieve relevant identity representations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,305 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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