Detecting deception in pain expressions: the structure of genuine and deceptive facial displays
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Clinicians tend to assign greater weight to non-verbal expression than to patients' self-report when judging the location and severity of pain. Judgments can misrepresent the actual experience because patients can successfully alter their pain expressions. The present research provides a basis for discriminating genuine and deceptive pain expressions by expanding detailed accounts of facial expressions to include previously unexamined variables, including study of temporal patterns and contiguity of facial actions as well as the occurrence of specific deception cues. Low back patients' facial expressions (n=40) were videotaped at rest and while undergoing a painful straight leg raise with instructions to: (1) genuinely express their pain, or (2) pretend that it did not hurt. As well, they were asked to fake pain without moving. The Facial Action Coding System was used to describe and quantify facial activity. The different types of expression were compared on the frequency, type, intensity, temporal pattern and contiguity of facial actions, as well as on the frequency of specific deception cues. Findings confirmed the difficulty of discriminating the facial expressions, but indicated that faked pain expressions show a greater number of pain-related and non-pain-related actions, have a longer peak intensity and overall duration, and the facial actions observed tend to be less temporally contiguous than are those in genuine pain expressions. The differences between masked pain and neutral expressions were subtle, with a greater frequency of mouth opening and residual eyebrow movement in masked pain expressions. Thus, there is an empirical basis for discriminating genuine and deceptive facial displays.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 découle