Early processing of unattended emotional faces increases the brain response to attended emotional expressions: an SSVEP study
Notice bibliographique
Résumé
The brain has the ability to evaluate unattended social information, such as facial expressions, and reassign attentional resources to specific relevant features. Two neuronal mechanisms could account for such facial emotional processing: one slow and accurate system that can be measured around 170 ms and one fast and imprecise system that is triggered around 90 ms which could support early negative emotional processing for automatic/unattended and peripheral stimulation. Evidence that these mechanisms exist for positive affective processing is scarce. The present study investigated the neural correlates of unattended negative and positive emotional processing using the rapid presentation of unilateral and bilateral peripheral facial expressions. Hence, we measured the electrophysiological correlates of unattended fear, happy and neutral faces presented in the left and right hemifields of neurotypical individuals using a frequency tagging paradigm and electroencephalography. Frequency stimulations of 5.8 Hz and 11 Hz were chosen to induce Steady-State Visual Evoked Potential (SSVEP) occurring at 170 ms and 90 ms, respectively. The SSVEP amplitudes showed that unattended positive and negative information in the periphery was processed at early stages and increased the brain's response to attended salient emotional stimuli in posterior visual regions. These results suggest that emotional stimuli presented outside the attentional focus elicit increased brain activity, particularly in posterior regions which could be altered in disorders of social recognition.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».