Alexithymia and the labeling of facial emotions: response slowing and increased motor and somatosensory processing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alexithymia is a personality trait that is characterized by difficulties in identifying and describing feelings. Previous studies have shown that alexithymia is related to problems in recognizing others' emotional facial expressions when these are presented with temporal constraints. These problems can be less severe when the expressions are visible for a relatively long time. Because the neural correlates of these recognition deficits are still relatively unexplored, we investigated the labeling of facial emotions and brain responses to facial emotions as a function of alexithymia. RESULTS: Forty-eight healthy participants had to label the emotional expression (angry, fearful, happy, or neutral) of faces presented for 1 or 3 seconds in a forced-choice format while undergoing functional magnetic resonance imaging. The participants' level of alexithymia was assessed using self-report and interview. In light of the previous findings, we focused our analysis on the alexithymia component of difficulties in describing feelings. Difficulties describing feelings, as assessed by the interview, were associated with increased reaction times for negative (i.e., angry and fearful) faces, but not with labeling accuracy. Moreover, individuals with higher alexithymia showed increased brain activation in the somatosensory cortex and supplementary motor area (SMA) in response to angry and fearful faces. These cortical areas are known to be involved in the simulation of the bodily (motor and somatosensory) components of facial emotions. CONCLUSION: The present data indicate that alexithymic individuals may use information related to bodily actions rather than affective states to understand the facial expressions of other persons.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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