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Enregistrement W2087270501 · doi:10.1016/j.pain.2011.01.025

Perceiving pain in others: Validation of a dual processing model

2011· article· en· W2087270501 sur OpenAlexafffund
Kalie N. McCrystal, Kenneth D. Craig, Judith Versloot, Samantha Fashler, Daniel N. Jones

Notice bibliographique

RevuePain · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDual (grammatical number)MedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate perception of another person's painful distress would appear to be accomplished through sensitivity to both automatic (unintentional, reflexive) and controlled (intentional, purposive) behavioural expression. We examined whether observers would construe diverse behavioural cues as falling within these domains, consistent with cognitive neuroscience findings describing activation of both automatic and controlled neuroregulatory processes. Using online survey methodology, 308 research participants rated behavioural cues as "goal directed vs. non-goal directed," "conscious vs. unconscious," "uncontrolled vs. controlled," "fast vs. slow," "intentional (deliberate) vs. unintentional," "stimulus driven (obligatory) vs. self driven," and "requiring contemplation vs. not requiring contemplation." The behavioural cues were the 39 items provided by the PROMIS pain behaviour bank, constructed to be representative of the diverse possibilities for pain expression. Inter-item correlations among rating scales provided evidence of sufficient internal consistency justifying a single score on an automatic/controlled dimension (excluding the inconsistent fast vs. slow scale). An initial exploratory factor analysis on 151 participant data sets yielded factors consistent with "controlled" and "automatic" actions, as well as behaviours characterized as "ambiguous." A confirmatory factor analysis using the remaining 151 data sets replicated EFA findings, supporting theoretical predictions that observers would distinguish immediate, reflexive, and spontaneous reactions (primarily facial expression and paralinguistic features of speech) from purposeful and controlled expression (verbal behaviour, instrumental behaviour requiring ongoing, integrated responses). There are implicit dispositions to organize cues signaling pain in others into the well-defined categories predicted by dual process theory.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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