MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4386249215 · doi:10.1167/jov.23.9.5292

Fine-grained face race processing in prosopagnosia

2023· article· en· W4386249215 sur OpenAlexaff
Pauline Schaller, Peter de Lissa, Justin Duncan, Anne-Raphaëlle Richoz, Roberto Caldara

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationRace (biology)Face (sociological concept)PsychologyFusiform face areaFacial recognition systemCognitive psychologyIdentity (music)Face perceptionDevelopmental psychologyAudiologyNeuroscienceMedicinePattern recognition (psychology)BiologyArtificial intelligenceComputer sciencePerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vision→Même sujetFace Recognition and Perception→Travaux en français237 207→