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Enregistrement W2328707309 · doi:10.3389/fpsyg.2016.00338

Benefits of Distinguishing between Physical and Social-Verbal Aspects of Behavior: An Example of Generalized Anxiety

2016· article· en· W2328707309 sur OpenAlexaff
Ирина Трофимова, William Sulis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperamentPsychologyNeuroticismAnxietyDevelopmental psychologyClinical psychologyEmotionalitySocial anxietyPersonalityPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperament traits and mental illness have been linked to varying degrees of imbalances in neurotransmitter systems of behavior regulation. If a temperament model has been carefully structured to reflect weak imbalances within systems of behavior regulation, then in the presence of mental illness, these profiles should exhibit distinct patterns consistent with symptoms of mental illness. In contrast to other temperament models used in studies of anxiety disorders, the Functional Ensemble of Temperament (FET) model differentiates not only between emotionality traits, but also between traits related to physical, social-verbal and mental aspects of behavior. This paper analyzed the predictions of the FET model, which maps 12 functional aspects of behavior to symptoms of generalized anxiety disorder (GAD) as described in the DSM/ICD. As an example, the paper describes a study of the coupling of sex, age and temperament traits with GAD using the FET framework. The intake records of 116 clients in treatment with confirmed diagnosis of GAD in a private psychological practice were compared using ANOVA against records of 146 healthy clients using their scores on the FET-based questionnaire, in age groups 17-24, 25-45, 46-65. Patients with GAD in all age groups reported significantly lower Social Endurance, Social Tempo, Probabilistic reasoning (but not in physical aspects of behavior) and higher Neuroticism than healthy individuals, however, no effects on the scales of Motor Endurance or Tempo were found. These findings show the benefits of differentiation between motor-physical and social-verbal aspects of behavior in psychological assessment of mental disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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