Modulating observer's pain by manipulating the diagnosticity of face stimuli for the recognition of the expression of pain
Notice bibliographique
Résumé
Recent findings suggest that the emotional valence of visual stimuli can modulate pain perception (Rhudy et al. 2005); unpleasant images increase pain reports, while pleasant images has the opposite effect. Here, we modulated the observer's perception of acute shock-pain by varying the information provided to recognize the pain facial expression (unpleasant stimuli). Last year at VSS, Roy et al. (Abstract 710) described the visual information subtending the recognition of the facial expression of pain. Based on these results, we created two masks: one revealing the more useful (top 5 %) information for the identification of pain expression (optimal mask) and one revealing the less useful information (bottom 5%—neutral mask). Twenty stimuli were created by applying these masks to ten different static facial expression of pain. A pilot study ensured that the optimally-masked stimuli led to the perception of negative emotions while the neutrally-masked stimuli led to the perception of positive emotions. Twenty-four normal volunteers received transcutaneous electrical stimulation of the sural nerve (30 ms) at the offset of each visual stimulus (1 s), and were asked to rate the intensity and the unpleasantness of shock-pain on visual analog scales. Preliminary results show that pain intensity and unpleasantness are judged less intense when the shock is given after the neutrally-masked stimuli than after the optimally-masked stimuli. These results are consistent with an effect of emotional valence on pain perception and may explain the hyperalgesic effects induced by the perception of pain in others reported in studies on pain empathy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».