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Enregistrement W2043792563 · doi:10.3389/fpsyt.2015.00052

Judging Strangers’ Trustworthiness is Associated with Theory of Mind Skills

2015· article· en· W2043792563 sur OpenAlexafffund
Marie Prévost, Mathieu B. Brodeur, Kristine H. Onishi, Martín Lepage, Ian Gold

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésTheory of mindPsychologyTrustworthinessParanoid schizophreniaSocial psychologySchizophrenia (object-oriented programming)Reading (process)MentalizationCognitive psychologyPsychosisPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trusting people requires evaluating them to assess their trustworthiness. Evaluating a stranger's intentions is likely to be one method of assessing trustworthiness. The present study tested the hypothesis that judgments of trustworthiness are associated with mind reading skills, also called theory of mind (ToM). We tested a group of healthy participants and a group of patients with paranoid schizophrenia. Both groups made ToM judgments and judged the trustworthiness of strangers. Participants were also assessed for their disposition to trust as well as levels of paranoid belief. As anticipated, healthy participants had a normal ToM scores and patients with paranoid schizophrenia had poor ToM scores. In paranoid patients, better ability to read others' minds was associated with judging others as more trustworthy, while the reverse was found in the healthy participants (better mind reading was associated with judging others as less trustworthy), suggesting a non-linear relationship between trust in others and being able to read their intentions.

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)0,013
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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