Recognizing vocal expressions of emotion in patients with social skills deficits following traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Perception of emotion in voice is impaired following traumatic brain injury (TBI). This study examined whether an inability to concurrently process semantic information (the "what") and emotional prosody (the "how") of spoken speech contributes to impaired recognition of emotional prosody and whether impairment is ameliorated when little or no semantic information is provided. Eighteen individuals with moderate-to-severe TBI showing social skills deficits during inpatient rehabilitation were compared with 18 demographically matched controls. Participants completed two discrimination tasks using spoken sentences that varied in the amount of semantic information: that is, (1) well-formed English, (2) a nonsense language, and (3) low-pass filtered speech producing "muffled" voices. Reducing semantic processing demands did not improve perception of emotional prosody. The TBI group were significantly less accurate than controls. Impairment was greater within the TBI group when accessing semantic memory to label the emotion of sentences, compared with simply making "same/different" judgments. Findings suggest an impairment of processing emotional prosody itself rather than semantic processing demands which leads to an over-reliance on the "what" rather than the "how" in conversational remarks. Emotional recognition accuracy was significantly related to the ability to inhibit prepotent responses, consistent with neuroanatomical research suggesting similar ventrofrontal systems subserve both functions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».