The effects of alexithymia in the recognition of dynamic emotional faces
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Alexithymia is a multifactorial personality trait observed in several mental disorders, especially those with poor social functioning. Although it has been proposed that difficulties in interpersonal interactions in highly alexithymic individuals may stem from their reduced ability to express and recognize facial expressions, this still remains controversial. Aim In everyday life, faces displaying emotions are dynamic, although most studies have relied on static stimuli. The aim of this study was to investigate whether individuals with high levels of alexithymia differed from a control group in the categorization of emotional faces presented in a dynamic way. Given the highly dynamic nature of facial displays in real life, we used morphed videos depicting faces varying 1% from neutral to angry, disgust or happy faces, with a video presentation of 35 seconds. Method Sixty participants (27 males and 33 females) were divided into high (HA) and low levels of alexithymia (LA) by using the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Participants were instructed to watch the face change from neutral to an emotion and to press a keyboard as soon as they could categorize an emotion expressed in the face. Results The results revealed an interaction between alexithymia and emotion showing that HA, compared to LA, were more inaccurate at categorizing angry faces. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».