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Enregistrement W2893110500 · doi:10.1167/18.10.148

Alexithymia and the processing of emotional scenes depicting implied motion

2018· article· en· W2893110500 sur OpenAlexaffabout
Sarah N. Rigby, Lorna S. Jakobson, Brenda M. Stoesz

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychologyLateralityStimulus (psychology)Valence (chemistry)Toronto Alexithymia ScaleCognitionAudiologyMotion (physics)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyArtificial intelligenceNeuroscienceMedicineComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive alexithymia is associated with impairments in identifying, verbalizing, and analyzing (particularly negative) emotions, which may be rooted in atypical hemispheric laterality and/or stimulus properties. We investigated how alexithymic traits affected processing of emotional scenes using a laterality task in which participants judged the pleasantness of 120 images presented in the presence or absence of a peripheral distractor. Half of the scenes depicted implied motion. Right-handed adults (N = 106) were classified as exhibiting low, moderate, or high levels of cognitive alexithymia using scores from the Toronto Alexithymia Scale – 20 (Parker et al., 2003). Contrary to expectations, no laterality effects were observed. Participants made correct judgments more quickly when a peripheral distractor was presented with the scene, F(2, 103) = 90.43, p < .001, ηp2 = .468. Participants were also slower at correctly judging negatively valenced scenes, F(1, 103) = 6.50, p = .012, ηp2 = .059, and those that contained implied motion, F(1, 103) = 6.04, p = .016, ηp2 = .055, suggesting that these scenes were difficult to process. Accuracy was higher for positive scenes with no implied motion than for other types of scenes, F(1, 103) = 32.93, p < .001, ηp2 = .242. Finally, participants with low levels of alexithymia showed better accuracy for positive scenes but no effect of implied motion, whereas those with moderate-to-high alexithymia showed the opposite pattern [Group X Motion: F(2, 103) = 4.03, p = .02, ηp2 = .073; Group X Valence: F(2, 103) = 3.03, p = .05, ηp2 = .056]. Overall, our results show that stimulus properties, such as implied motion and valence, influence how effectively people with varying levels of cognitive alexithymia process emotional information. These findings provide new insights into the nature of alexithymic deficits and into the functioning of the social brain more generally. Meeting abstract presented at VSS 2018

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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