Event‐Related Potentials to Facial Expressions Are Related to Stimulus‐Level Perceived Arousal and Valence
Notice bibliographique
Résumé
Facial expressions provide critical details about social partners' inner states. We investigated whether event-related potentials (ERP) related to the visual processing of facial expressions are modulated by participants' perceived arousal and valence at the stimulus level. ERPs were recorded while participants (N = 80) categorized the gender of faces expressing fear, anger, happiness, and no emotion. Participants then viewed each face again and rated them on arousal and valence using 1-9 Likert scales. For each participant, ratings of each unique face were linked back to corresponding ERP trials. ERPs were analyzed at all time points and electrodes using hierarchical mass univariate statistics. Three different ANOVA models were employed: the original emotion model, and models with valence or arousal ratings as trial-level regressors. Results from models with ratings highly overlapped with the original model, although they were more temporally restricted. The N170 component was the most impacted by arousal and valence ratings, with four out of six emotion contrasts revealing significant valence or arousal interactions. Emotion effects on the P2 component were mostly unrelated to ratings. On the EPN component, only two contrasts related to both arousal and valence ratings. Thus, ERP emotion effects are related to participants' perceived arousal and valence of the stimuli, although this association depends on the contrast analyzed. These findings, their limitations, and generalizability are discussed in reference to existing theories and literature.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».