Dissociating Affective and Perceptual Effects of Schematic Faces on Attentional Scope
Notice bibliographique
Résumé
Attention allocation to positive and negative stimuli differ. For example, the flanker interference asymmetry describes a pattern of results on flanker tasks using emotional stimuli, where a typical flanker interference effect is observed for positive targets, but not for negative targets. There are two dominant explanations for the flanker interference asymmetry. According to the emotion-first explanation, negative targets are preferentially processed to facilitate the processing of potentially threatening stimuli. In contrast, feature-first explanations, argue that the asymmetry results from differences in perceptual complexity between positive and negative stimuli. Three experiments used schematic emotional faces in a flanker task to directly compare these explanations. To manipulate the perceptual complexity of the stimuli, an enclosing circle was present on half of the trials. In all three experiments, reaction times showed the expected flanker interference asymmetry, but the pattern was not influenced by the presence of the circle. However, event-related potentials showed that perceptual complexity influenced both the structural encoding and evaluative processing of the faces in the N170 and P3b time windows. These results suggest that both perceptual complexity and emotional valence play an important role in the processing of schematic emotional faces, but that emotional valence may have a stronger effect at evaluative stages of processing. Other findings show that the enclosing circle may alter the perceived emotional expression of neutral faces.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,023 |
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 ».