Mimicry and the Detection of gradual changes of facial expressions: the case of Anger, Happiness, and Identity
Notice bibliographique
Résumé
In a change detection task, participants were exposed to video morphs of a neutral face gradually evolving into the expression of either Anger or Happiness (Emotional) or a change in Identity (Non-emotional). Participants had to report a change in the display as soon as they detected it. Subsequently, they were asked to identify the type of change and rate the vividness of their experience. The results showed that overall electromyography (EMG) levels of the corrugator muscle selectively decreased in response to changes in Happiness. In contrast, the zygomaticus muscle exhibited a greater decrease in response to Identity changes. When looking at the EMG signal evolution through the video presentation, both muscles exhibited an early decrease in activity in response to Happiness. However, a significant decrease in the activity of the zygomaticus muscle was observed during the detection of Anger in a later time window, indicating that the processing of Anger requires more time. A similar decrease in zygomaticus muscle activity was observed during the detection of Identity changes; however, this occurred from an early time window.Additionally, patterns of EMG spontaneous responses obtained at identification and vividness were similar to those observed at detection. The corrugator muscle activity was elicited based on stimulus valence (e.g., positive vs negative). In contrast, the zygomaticus muscle activity was differentially elicited depending on whether the stimuli were emotional or non-emotional. We suggest that spontaneous facial reactions reflect emotional valuation (i.e., significance) and categorisation (e.g., grouping) processes in a complementary manner.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».