Affective psychopathology and recognition of facial expressions in schizophrenia and in affective disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We noticed some differences between the patients diagnosed with schizophrenia, those diagnosed with affective disorders and the normal persons, as regards the empathy level, the recognition degree of facial expressions, depression level of positive/negative affectivity. Objectives The exploration of its affectivity and pathology, as well as the changes emerging in the forming of interpersonal relationships with others in schizophrenia and in affective disorders, and the comparison of these changes with the values recorded within the group of normal persons. Aims Highlighting some differences as regards aspects of affective life and forming of interpersonal relationships in patients diagnosed with schizophrenia/affective disorder. Methods The instruments used: Beck's Depression Inventory (BDI), Toronto Empathy Questionnaire (TEQ), The Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) and a test of identification of facial expressions. Results Empathy level in close relation to type of psychiatric disorder ( F =26.84, P P F =9.15, P F =4.83, P =0.011). Capacity of recognition of facial expression in relation with psychiatric diagnosis ( P Conclusions The conclusions of the research highlight the changes emerging at the level of affectivity in pathology, as well as the effects these changes have over the patient's contact with his/her own emotions and with the emotions of those around.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».