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Enregistrement W2047499613 · doi:10.1111/j.1365-2214.2007.00792.x

Emotional processing in children with conduct problems and callous/unemotional traits

2007· article· en· W2047499613 sur OpenAlexaff
Michael Woodworth, Daniel A. Waschbusch

Notice bibliographique

RevueChild Care Health and Development · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAttributionDevelopmental psychologyFacial expressionTypically developingClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A considerable body of evidence now suggests that conduct problem (CP) children with callous/unemotional (CU) traits differ in many ways from CP children without these characteristics. Previous research has suggested that there are important differences for youth with CP and CU characteristics in their ability to process emotional information. The current study investigated the ability of children with disruptive behaviour disorders to label emotional faces and stories. METHODS: Participants (aged 7-12) were involved in a summer day treatment and research programme for children with disruptive behaviour problems. Two tasks were administered that were designed to measure participant's ability to recognize and label facial expressions of emotion, as well as their ability to label emotions in hypothetical situations. RESULTS: Results indicated that children with higher levels of CU traits, regardless of whether they had elevated CP scores, were less accurate in identifying sad facial expressions. Interestingly, children with higher CU scores were more accurate in labelling fear than were children with lower CU scores, while children with high CP but low CU traits were less accurate than other children in interpreting fearful facial emotions. Further, children's recognition of various emotional vignettes was not associated with CP, CU traits or their interaction. CONCLUSIONS: The current study demonstrated that it was the combination of CP and a high number of CU traits that differentiated emotional attributions. Consistent with previous research, youth with CU traits had more difficulty in identifying sad facial expressions. However, contrasting with some previous studies, higher CU traits were associated with more accurate perceptions of fearful expressions. It is possible that there is something specific to fear recognition for individuals with more psychopathic, CU traits that actually make them more successful for observing or recognizing fearful expressions. Additional research is needed to clarify both the recognition and processing of fear expression in CP children with and without CU.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations141
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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