Recognition of facial and vocal affect following traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies of facial affect recognition by people with traumatic brain injury (TBI) have shown this to be a significant problem. Vocal affect recognition also appears to be challenging for this population, but little is known about the degree to which one modality is impaired compared to the other. This study compared facial and vocal affect recognition of high and low intensity emotion expressions in people with moderate-to-severe TBI. METHODS: The Diagnostic Analysis of Nonverbal Accuracy-2 (Adult Faces; Voices) was administered to 203 participants with TBI. RESULTS: Adults with TBI identified vocal emotion expressions with greater accuracy than facial emotion expressions. Facial affect recognition impairment was identified in 34% of participants, 22% were classified as having vocal affect recognition impairment and 15% showed impairment in both modalities. Participants were significantly less accurate at identifying low vs high intensity emotion expressions in both modalities. Happy facial expressions were significantly better identified than all other emotions. Errors were distributed across the emotion categories for vocal expressions. CONCLUSIONS: The degree of facial affect impairment was significantly greater than vocal affect impairment in this sample of people with moderate-to-severe TBI. Low intensity emotion expressions were particularly problematic and an advantage for positively valenced facial emotion expressions was indicated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».