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Enregistrement W2157028348 · doi:10.3389/fpsyg.2014.00785

Elucidating unconscious processing with instrumental hypnosis

2014· article· en· W2157028348 sur OpenAlexafffund
Mathieu Landry, Krystà ̈le Appourchaux, Amir Raz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyHypnosisUnconscious mindCognitive psychologyCognitive sciencePsychoanalysisMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most researchers leverage bottom-up suppression to unlock the underlying mechanisms of unconscious processing. However, a top-down approach - for example via hypnotic suggestion - paves the road to experimental innovation and complementary data that afford new scientific insights concerning attention and the unconscious. Drawing from a reliable taxonomy that differentiates subliminal and preconscious processing, we outline how an experimental trajectory that champions top-down suppression techniques, such as those practiced in hypnosis, is uniquely poised to further contextualize and refine our scientific understanding of unconscious processing. Examining subliminal and preconscious methods, we demonstrate how instrumental hypnosis provides a reliable adjunct that supplements contemporary approaches. Specifically, we provide an integrative synthesis of the advantages and shortcomings that accompany a top-down approach to probe the unconscious mind. Our account provides a larger framework for complementing the results from core studies involving prevailing subliminal and preconscious techniques.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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