Fine-grained face race processing in prosopagnosia
Notice bibliographique
Résumé
Race is extracted from faces almost instantly and this visual information strongly influences face processing. Healthy observers are more accurate in recognizing same- (SR) relative to other-race (OR) faces (i.e., the Same-Race Recognition Advantage – SRRA), but slower in categorizing by race those faces (i.e., the Other-Race Categorization Advantage – ORCA). Several fMRI studies showed sensitivity to race in the Fusiform Face Area (FFA) and Occipital Face Area (OFA), with some reporting brain-behavior correlations between the activation of the left FFA and the magnitude of both the SRRA and ORCA. However, we recently demonstrated with patient PS, a pure case of acquired prosopagnosia with lesions encompassing the left FFA and the right OFA, that an intact face-cortical network is not necessary to observe the other-race effects. To further clarify the functional role of these face-selective regions in the other-race effects, we asked patient PS, healthy young adults, and age-matched controls to perform a face categorization by race and a face recognition task with the use of more ambiguous stimuli. Specifically, we used continua of morphed SR (i.e., Western Caucasian) and OR (i.e., East Asian) faces created by averaging two face identities. As compared to the controls, PS showed impaired face race discrimination abilities and disrupted SRRA for the most difficult morph level. Our results suggest that while an intact left FFA and/or right OFA are not critical for observing other-race effects, they are required to perform fine-grained race and identity discrimination. These findings refine the knowledge of the functional role of these cortical regions and provide novel insights into the mechanisms related to the neural processing of race in the brain.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».