Bias in favour of self-selected hypotheses is associated with delusion severity in schizophrenia
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Delusions are typically characterised by idiosyncratic, self-generated explanations used to interpret events, as opposed to the culturally normative interpretations. Thus, a bias in favour of one's own hypotheses may be a fundamental aspect of delusions. METHODS: We tested this possibility in the current study by comparing judgements of self-selected hypotheses to judgements of externally selected ones in a probabilistic reasoning task. This allowed us to equate self- and externally selected hypotheses in terms of objectively quantifiable supporting evidence. It is normal to be biased in favour of self-selected hypotheses, but we expected this bias to be exacerbated in schizophrenia patients relative to healthy and psychiatric controls, and to be correlated with the severity of delusions in the schizophrenia sample. RESULTS: As expected, all groups showed the self-selection bias. Although this bias was not increased in schizophrenia patients relative to the control groups, it was significantly correlated with the severity of delusions in the schizophrenia sample. CONCLUSIONS: These results fit with an account holding that the hypersalience of an individual's own interpretations of events, relative to culturally normative interpretations, may manifest in a self-selection bias, contributing to the delusional state in schizophrenia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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