Sub-optimal presentation of painful facial expressions enhances readiness for action and pain perception following electrocutaneous stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Observation of others' painful facial expressions has been shown to facilitate behavioral response tendencies and to increase pain perception in the observer. However, in previous studies, expressions were clearly visible to the observer and none of those studies investigated the effect of presence of peripheral stimulation on response tendencies. This study focuses on the effect of sub-optimal presentation of painful facial expressions in the presence and absence of an electrocutaneous stimulus. Twenty-two healthy individuals categorized arrow targets which were preceded by a sub-optimally presented facial expression (painful, happy, or neutral in different blocks). On half of the trials, aversive electrocutaneous stimulation was delivered to the wrist of the non-dominant hand between the presentation of facial expression and target (an arrow directing to right or left). Participants' task was to indicate direction of the arrow as soon as it appears on the screen by pressing the corresponding key on the keyboard and to rate their pain at the end of block. Analysis showed that responses were faster to targets preceded by aversive stimulation than to targets not preceded by stimulation, especially following painful expressions. Painfulness ratings were higher following painful expressions than following happy expressions. These findings suggest that sub-optimally presented painful expressions can enhance readiness to act to neutral, non-pain-related targets after aversive stimulation and can increase pain perception.
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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) | 0,002 | 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 ».