Higher Emotional Intelligence Is Associated With a Stronger Rubber Hand Illusion
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to investigate how emotion information processing factors, such as alexithymia and emotional intelligence, modulate body ownership and influence multisensory integration during the ‘rubber hand illusion’ (RHI) task. It was previously shown that alexithymia correlates with RHI, and we suggested that emotional intelligence should also be a top-down factor of body ownership, since it was not shown in previous experiments. We elaborated the study of Grynberg and Pollatos [ Front. Hum. Neurosci . 9 (2015) 357] with an additional measure of emotional intelligence, and propose an explanation for the interrelation of emotion and body ownership processing. Eighty subjects took part in the RHI experiment and completed the Toronto Alexithymia Scale and the Mayer–Salovey–Caruso Emotional Intelligence Test (MSCEIT). Only MSCEIT was detected to be a significant predictor of the subjective measure of the RHI. There were no significant correlations between alexithymia scores and the test statements of the RHI or the proprioceptive drift, thus we did not replicate the results of Grynberg and Pollatos. However, alexithymia correlated with the control statements of subjective reports of the illusion, which might be explained as a disruption of the ability to discriminate and describe bodily experience. Therefore, (1) alexithymia seems to be connected with difficulties in conscious or verbal processing of body-related information, and (2) higher emotional intelligence might improve multisensory integration of body-related signals and reflect better predictive models of self-processing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».