Social-cue perception and mentalizing ability following traumatic brain injury: A human-robot interaction study
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: Research studies and clinical observations of individuals with traumatic brain injury (TBI) indicate marked deficits in mentalizing-perceiving social information and integrating it into judgements about the affective and mental states of others. The current study investigates social-cognitive mechanisms that underlie mentalizing ability to advance our understanding of social consequences of TBI and inform the development of more effective clinical interventions. RESEARCH DESIGN: The study followed a mixed-design experiment, manipulating the presence of a mentalizing gaze cue across trials and participant population (TBI vs. healthy comparisons). METHODS AND PROCEDURES: Participants, 153 adults, 74 with moderate-severe TBI and 79 demographically matched healthy comparison peers, were asked to judge a humanoid robot's mental state based on precisely controlled gaze cues presented by the robot and apply those judgements to respond accurately on the experimental task. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: Results showed that, contrary to our hypothesis, the social cues improved task performance in the TBI group but not the healthy comparison group. CONCLUSIONS: Results provide evidence that, in specific contexts, individuals with TBI can perceive, correctly recognize, and integrate dynamic gaze cues and motivate further research to understand why this ability may not translate to day-to-day social interactions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».