Perceptual biases in facial emotion recognition in borderline personality disorder.
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with borderline personality disorder (BPD) have biases in facial emotion recognition, which may underlie many of the core features of this disorder. Although they are known to misperceive specific prototypic expressions of emotion (i.e., those displayed at full emotional intensity), patients with this disorder may also show biases in their perceptions of emotions that are expressed at lower levels of emotional intensity. Females with BPD (n = 31) and IQ- and demographically matched nonpsychiatric controls (n = 28) completed a task assessing the recognition of neutral as well as happy and sad facial expressions at mild, moderate, and prototypic emotional intensities. Whereas patients with BPD were more likely than controls to ascribe an emotion to a neutral facial expression, they did not consistently attribute a more negative or positive valence to these faces as compared with controls. Patients were also more likely to perceive mildly sad facial expressions as more intensely sad, and this finding could not be attributed to depressed mood. The results of this study suggest that perceptions of even subtle expressions of negative affect in faces may be subjectively magnified by individuals with BPD, although there was no consistent evidence for a negative perceptual bias for faces displaying a neutral expression. These biases in facial emotion perception for patients with BPD may contribute to difficulties understanding others' emotional states and to problems engaging effectively in social interactions.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».