A Multifaceted Investigation into the Cognitive and Neural Mechanisms Mediating the Representation of Human Faces
Notice bibliographique
Résumé
Faces play a crucial role in our ability to navigate our social world and to navigate daily social interactions. Both behavioural and neural data, such as those relying on electroencephalography (EEG), have been key to advancing our understanding of face perception. However, characterizing the cognitive and neural mechanisms involved in face processing, beyond single faces in isolation, have not been given as much attention. In this thesis I address this gap by applying decoding and image reconstruction techniques to recover the content of different types of face representations from behavioural and EEG data. Specifically, Chapter 2 compares the neural signatures associated with viewing face ensembles versus single faces while also providing evidence for neural-based representations of summary representations for face ensembles (i.e., an average facial identity across a group of different individuals). Chapter 3 characterizes the spatio-temporal dynamics associated with viewing dynamic facial expressions based on EEG data. Dynamic image reconstruction sheds additional insights into the structure and the content of dynamic expression representations. Lastly, Chapter 4 investigates the impact that background scenes with different affective content have on our perception of facial expressions. Specifically, I demonstrate that scenes with fear-inducing content can differentially impact the representation of facial expressions compared to other affective background categories (i.e., amusement, awe, disgust) as revealed though multivariate analyses applied to behavioural data. Together, the findings presented in this thesis shed light on the impact of different types of context on face processing with respect to their corresponding cognitive and neural mechanisms. Methodologically, the present thesis demonstrates the generalizability of image reconstruction across a broader set of facial properties (e.g., as related to identity and expression) and, thus, provides a general framework for future research on face recognition.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».