N170 and N250 sensitivity to diagnostic facial information during whole-face recognition
Notice bibliographique
Résumé
In our presentation at VSS2023, we explored the correlation between N170 face sensitivity and diagnostic information processing during a 10-identities recognition task (Audette et al., 2023). We utilized sparse facial stimuli generated with Bubbles, and previously published classification images (Royer et al., 2018) were employed to quantify the available diagnostic information on a stimulus basis (0-100%). Remarkably, we observed a linear increase in N170 amplitude as diagnostic information increased (r=-0.98), indicating thorough processing of diagnostic information during face identification. However, the revealed amount of diagnostic information strongly correlated with the amount of facial surface (r=0.99), suggesting that this effect may be influenced not only by diagnostic information but also by the overall amount of facial information. Consequently, the second phase systematically examined whether N170 and N250 reflect the quantity of diagnostic information processed by the brain while keeping the amount of facial information constant. Sparse facial stimuli were generated using a method similar to the first phase. To standardize the facial surface across stimuli, we applied inverse bubbles to an average face of the 10 identities, replacing face regions hidden by bubbles with non-diagnostic facial information. The stimuli were categorized into 12 bins ranging from 0.001% to 100%, with an additional 0% condition (average face). EEG data were collected from 10 participants during 1,300 trials of a 10-identities recognition task. We analyzed N170 and N250 peak amplitudes at PO8, along with behavioral responses. Results indicated that only N250 peak amplitude varied: as diagnostic information increased, N250 amplitude linearly increased (r=-0.90). Moreover, N250 amplitudes across bins strongly correlated with recognition accuracies (r=-0.86). Thus, N250 seems to reflect in-depth processing of diagnostic information during face identification, while N170 responds to the ease of categorizing the stimulus as a face.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».