Sensory modality and body-location imagery among persons with somatosensory amplification
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess whether somatosensory amplification influenced the relationship between basic emotions and sensory modality and body image by the modality differential (MD) method and the body-image location (BIL) scale.Approximately 130 undergraduate students were administered the Japanese Version of the Somatosensory Amplification Scale (SSAS) and were asked to rate the relevance of 10 sensory modalities (warm, cold, olfactory, gustatory, tactile, pain, equilibrium, kinesthetic, visual, and auditory) and 7 body parts (forehead, throat, chest, stomach, lower abdomen, internal organs, and whole body) to 6 basic emotions (happiness, sadness, fear, anger, surprise, and disgust).Participants also completed the Japanese version of the 20-item Toronto Alexithymia Scale.Each emotion was compared between the two groups (high and low SSAS) using the MD method and BIL scale.The high SSAS's relevance of sadness, fear, anger, and surprise to the proximal sensory image was stronger than that of the low SSAS.Moreover, the high SSAS's relevance of happiness, fear, anger, surprise, and disgust to body location image was stronger than that of the low SSAS.These results suggest that somatosensory amplification strongly influenced the combination of sensory modality and body image with emotion.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».