Using an ideal observer analysis to investigate the visual perceptual efficiency of individuals with a history of non-suicidal self-injury when identifying emotional expressions
Notice bibliographique
Résumé
Individuals who engage in non-suicidal self-injury (NSSI) often report significant interpersonal difficulties, with studies lending support to the idea of impaired social interactions. Perceptual processing deficits of facial expressions have also been associated with interpersonal difficulties, yet little research has assessed how individuals with a history of NSSI (HNSSI) process facial emotions. This study used an ideal observer analysis to assess emotion processing capabilities of these individuals. A total of 30 HNSSI and 31 controls were presented with static images of various facial expressions (fear, anger, disgust, happiness, sadness, surprise) at three intensity levels (50%, 75% and 100% emotion expressivity). Recognition of emotions were measured by signal-proportion thresholds, efficiency scores, and unbiased hit rate. Error responses were also recorded to investigate errors biases made by each group. No significant differences between HNSSI and controls were found in signal-proportion thresholds or efficiency scores. Decreased accuracy of HNSSI participants for recognizing fearful expressions was observed. An increased likelihood of mistaking angry for happy expressions and a decreased likelihood of mistaking sad for surprised expressions were recorded for the HNSSI group compared to controls. These findings provide support to the literature reporting deficits in accurate emotion identification for those engaged in NSSI behaviours.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».