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Enregistrement W1584369701 · doi:10.3389/fpsyt.2015.00098

Theory of Mind and Context Processing in Schizophrenia: The Role of Social Knowledge

2015· article· en· W1584369701 sur OpenAlexaff
Maud Champagne‐Lavau, Anick Charest

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésTheory of mindPsychologySocial cognitionSchizophrenia (object-oriented programming)PerceptionCognitionSocial perceptionContext (archaeology)AttributionIronySocial cognitive theoryCognitive psychologyEmotion perceptionSocial knowledgeDevelopmental psychologySocial psychologyLinguisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study sought to determine whether social knowledge such as speaker occupation stereotypes may impact theory of mind (ToM) ability in patients with schizophrenia (SZ). Thirty individuals with SZ and 30 matched healthy control (HC) participants were tested individually on their ToM ability using a paradigm showing that stereotypes such as speaker occupation influences the extent to which speaker ironic intent is understood. ToM ability was assessed with open questions on the speaker ironic intent, irony rating, and mockery rating. Social perception was also assessed through politeness rating. The main results showed that SZ participants, like HC participants, were sensitive to the social stereotypes. They used these stereotypes adequately to attribute mental states such as speaker ironic intent to a protagonist while they found it difficult to explicitly judge and attribute negative attitude and emotion, as evidenced by mockery rating. No difference was found between the two groups regarding social perception ability. These performances were not associated with clinical symptoms. The integration of contextual information seems to be a good target for cognitive remediation aiming to increase social cognition ability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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