The Emotional Lexicon and Its Correlates Following Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) can often influence the way subjects process and cope with their emotional life. In spite of the huge amount of studies investigating facial emotion recognition in subjects with traumatic brain injury, none of them has examined if their emotional lexicon, i.e. the ability to express emotions through words, may be affected. In this case-control study, we investigated the emotional lexicon of a group of 16 severe TBI subjects, comparing their performances with an healthy control group. A set of 25 visual stimuli (10 single picture images, 5 cartoon story pictures and 10 video clips) were selected. All the stimuli were chosen for their high emotional content by ten blind judges. The participants were asked to describe the stimuli, focusing on their emotional content. To get a better understanding of the correlates of emotional lexicon, all the participants were administered with the backward version of the Digit Span test, the Ekman and Friesen 60 Faces, the 20-Item Toronto Alexithymia Scale and the Empathy Quotient. Results pointed out a significant difference between TBI subjects and healthy controls only for cartoon story and video clip description. Conversely, TBI subjects performed similarly to controls when asked to describe the single picture images. A significant correlation was found in TBI subjects between the results of the Digit Span and number of emotional words, while no correlation was detected between emotional terms and the three scales used to assess TBI subjects’ emotional profile. These outcomes highlight that, for more complex stimuli, difficulties in emotional lexicon may depend on factors other than empathy, alexythimia or emotion recognition. These difficulties seem to be related to reduced working memory capacity, which prevent the subjects from correctly processing the emotional content of stimuli.
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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 | 0,001 | 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 ».