L’automaticité de l’effet contextuel dans la perception des expressions émotionnelles faciales et corporelles : approche neuroscientifique
Notice bibliographique
Résumé
Je tiens à remercier particulièrement Simon Rigoulot, mon directeur de thèse, pour la confiance qu'il m'a accordée tout au long de ces années.Tes conseils avisés et ton expertise ont été essentiels dans mon développement en tant que chercheuse.Merci d'avoir soutenu mes idées, même lorsque celles-ci sortaient des sentiers battus.Ton encadrement bienveillant, ton écoute et ta disponibilité ont été un moteur précieux tout au long de mon parcours.Merci de m'avoir embarquée dans cette aventure, même si, paraitil, je n'étais pas ton premier choix… Comme quoi, le meilleur n'est pas toujours celui qu'on attend Je souhaite également remercier Solène Kalénine et Yannick Wamain qui ont su éveiller en moi l'intérêt et la passion pour la recherche scientifique.Nos échanges, vos conseils et votre présence ont profondément marqué mon parcours.Réaliser mon mémoire de master à vos côtés fut une décision déterminante, tant pour les compétences que j'ai pu acquérir que pour la qualité de votre accompagnement.Je vous remercie aussi pour les nombreuses opportunités que vous m'avez offertes, notamment celle de contribuer à ma première publication scientifique.Je remercie Guillaume Vallet et Benjamin Boller, membres de mon comité d'évaluation, pour la richesse de leurs retours, la justesse de leurs conseils et l'attention portée à mon travail, qui a permis d'en améliorer significativement la qualité.Je remercie xxi également Pierre Maurage et Fabien D'Hondt pour leur accueil dans leur laboratoire et leur confiance.Je suis également reconnaissante envers mes collègues du laboratoire : Simon, Gasser, Mathias et Annabelle.Au-delà de la recherche, vous m'avez accueillie, fait découvrir le Québec et partagé votre culture.Votre amitié, votre écoute et votre humour ont été un vrai soutien au quotidien.Vous serez toujours les bienvenus en Europe, et je répondrai toujours présente à chaque : « demande à Anne-So »! Je ne saurais clore ces remerciements sans évoquer Laetitia Tiri, ma meilleure amie, ma partenaire de vie, ma femme.Merci d'avoir tout quitté pour me suivre dans cette folle aventure de doctorat au Canada.Ton amour, ta confiance en moi, ta patience face aux doutes, ton humour, ta sensibilité et ton énergie m'ont portée à chaque étape.Tu as été ma force dans l'aboutissement de ce travail.Merci de me pousser à croire en moi, de m'écouter, et de me faire sortir de ma grotte quand cela est nécessaire.Merci d'écrire cette vie à mes côtés depuis maintenant sept ans.J'ai hâte de vivre ce nouveau chapitre de notre histoire avec la naissance de notre petite fille, Maxine.Je remercie également ma famille : Christine, Gilbert et Monique.Même si vous n'avez pas toujours compris en quoi consistait exactement mon travail, vous m'avez toujours soutenue, encouragé et montré votre fierté.Cela m'a donné la force d'avancer.xxii Enfin, je tiens à me remercier moi-même.Une thèse représente un investissement important sur plusieurs années, une aventure à la fois intellectuelle et humaine, exigeante, formatrice et souvent bouleversante.J'ai persévéré malgré les difficultés, cru en mes capacités et appris qu'il fallait parfois ralentir pour mieux avancer.Je suis fière d'être allée au bout de ce projet et d'avoir mené un travail de recherche rigoureux et ambitieux.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».