Decision making under uncertainty and mood induction: further evidence for liberal acceptance in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive biases, especially jumping to conclusions (JTC), are ascribed a vital role in the pathogenesis of schizophrenia. This study set out to explore motivational factors for JTC using a newly developed paradigm. METHOD: Twenty-seven schizophrenia patients and 32 healthy controls were shown 15 classical paintings, divided into three blocks. Four alternative titles (one correct and three lure titles) had to be appraised according to plausibility (0-10). Optionally, participants could decide for one option and reject one or more alternatives. In random order across blocks, anxiety-evoking music, happy music or no music was played in the background. RESULTS: Patients with schizophrenia, particularly those with delusions, made more decisions than healthy subjects. In line with the liberal acceptance (LA) account of schizophrenia, the decision threshold was significantly lowered in patients relative to controls. Patients were also more prone than healthy controls to making a decision when the distance between the first and second best alternative was close. Furthermore, implausible alternatives were judged as significantly more plausible by patients. Anxiety-evoking music resulted in more decisions in currently deluded patients relative to non-deluded patients and healthy controls. CONCLUSIONS: The results confirm predictions derived from the LA account and assert that schizophrenia patients decide hastily under conditions of continued uncertainty. The fact that mood induction did not exert an overall effect could be due to the explicit nature of the manipulation, which might have evoked strategies to counteract their influence.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».