Facial expression discrimination emerges from neural subspaces shared with detection and identity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how the human brain decodes facial expressions remains a fundamental challenge, requiring computational models that tightly connect neural responses to behavior. Here, we demonstrate that rhesus macaques provide a unique and powerful animal model to uncover the neural computations behind human facial expression discrimination, bridging critical gaps between behavior, neural activity, and computational theory. Despite the challenges of establishing reliable behavioral paradigms in macaques, we developed a robust discrimination task spanning six emotional categories, yielding strong, image-by-image behavioral correspondence between macaques and humans. By systematically comparing artificial neural networks (ANNs) to macaque behavior and IT neural data, we found that traditional action unit–based models fail to capture image-level behavioral structure, while ANNs with IT-like internal representations outperform all others. Neural recordings showed that the specific IT population responses (70–100 ms) carried the strongest predictive power for facial expression discrimination, underscoring the primacy of feedforward codes in guiding behavior. Expression coding in IT was significantly shaped by face-selective neurons that also encoded identity. This convergence points to a shared functional subspace in IT, where stable (identity) and dynamic (expression) information coexist along overlapping dimensions. Such an architecture moves beyond the classical view of segregated pathways, revealing a general coding principle by which IT flexibly supports multiple socially relevant functions within a common representational geometry.
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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 | 0,001 |
| 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 ».