6. Mental State Decoding in Dysphoric Individuals: The Role of Motivation
Notice bibliographique
Résumé
Depression is associated with pervasive impairments in social and interpersonal functioning. Research demonstrates that individuals with depression have difficulty interacting with peers and show lower levels of social activity than do nondepressed individuals (Levendosky, Okun, & Parker, 1995). In addition, depressed individuals report that their social interactions are less supportive and less rewarding than those of non‐depressed individuals (Nezlek, Hamptom, & Shean, 2000). This reduced social competence may cause depressed individuals to disengage from social interaction, which may in turn exacerbate their state of depression (Rippere, 1980). It is thus important to understand and identify the mechanisms beneath these deficits. Researchers commonly use the theory of mind framework to understand impaired social functioning in clinical conditions. Theory of mind refers to the ability to make judgments about others’ mental states to understand and predict their social behaviour. Research has found a relationship between theory of mind and dysphoria (i.e., elevated scores on a measure of depression symptoms, but not necessarily a diagnosis of clinical depression). Specifically, dysphoric individuals demonstrate enhanced mental state judgments (Harkness, Sabbagh, Jacobson, Chowdrey, & Chen, 2005). My research investigates social motivation as an underlying mechanism for dysphoric individuals’ enhanced decoding ability. A sample of undergraduates will participate in a theory of mind decoding task following social, monetary or no motivation. I hypothesize that dysphoric individuals will make significantly more accurate judgments than non‐dysphoric individuals. Further, I predict that social motivation will enhance non‐dysphoric individuals’ sensitivity to others’ mental states.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».