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Enregistrement W2076656340 · doi:10.1080/13546800903004114

Do patients with schizophrenia attribute mental states in a referential communication task?

2009· article· en· W2076656340 sur OpenAlexaff
Maud Champagne‐Lavau, Marion Fossard, Guillaume Martel, Cimon Chapdelaine, Guy Blouin, Jean-Pierre Rodriguez, Émmanuel Stip

Notice bibliographique

RevueCognitive Neuropsychiatry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensHôpital Louis-H LafontaineUniversité LavalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationTheory of mindPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Task (project management)Cognitive psychologyCognitionSocial cognitionDevelopmental psychologyCommunicationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Many studies have reported that individuals with schizophrenia (SZ) may have impaired social cognition, resulting in communication disorders and theory of mind (ToM) impairments. However, the classical tasks used to assess impaired ToM ability are too complex. The aim of this study was to assess ToM ability using both a classical task and a referential communication task that reproduces a ''natural'' conversation situation. METHODS: Thirty-one participants with schizophrenia and 29 matched healthy participants were tested individually on a referential communication task and on a standard ToM task. RESULTS AND CONCLUSION: The main results showed that SZ participants had difficulties using reference markers and attributing mental states in both ToM tasks. Contrary to healthy participants, they exhibited a tendency to ineffectively mark the information they used (indefinite articles for old information and/or definite articles for new information) and had problems using information they shared with the experimenter.

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)0,008
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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