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Enregistrement W3033417673 · doi:10.1007/s10802-020-00664-1

Thinking about Others’ Minds: Mental State Inference in Boys with Conduct Problems and Callous-Unemotional Traits

2020· article· en· W3033417673 sur OpenAlexaff
Ruth Roberts, Eamon McCrory, Geoffrey Bird, Molly Sharp, Linda J. Roberts, Essi Viding

Notice bibliographique

RevueJournal of Abnormal Child Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésPsychologyTheory of mindDevelopmental psychologySocial cognitionFeelingTask (project management)InferenceCognitionSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with conduct problems (CP) and high levels of callous-unemotional traits (CP/HCU) have been found to have an intact ability to represent other minds, however, they behave in ways that indicate a reduced propensity to consider other people's thoughts and feelings. Here we report findings from three tasks assessing different aspects of mentalising in 81 boys aged 11-16 [Typically developing (TD) n = 27; CP/HCU n = 28; CP and low levels of callous-unemotional traits (CP/LCU) n = 26]. Participants completed the Movie Assessment of Social Cognition (MASC), a task assessing ability/propensity to incorporate judgements concerning an individual's mind into mental state inference; provided a written description of a good friend to assess mind-mindedness; and completed the Social Judgement Task (SJT), a new measure assessing mentalising about antisocial actions. Boys with CP/HCU had more difficulty in accurately inferring others' mental states in the MASC than TD and CP/LCU boys. There were no group differences in the number of mind-related comments as assessed by the mind-mindedness protocol or in responses to the SJT task. These findings suggest that although the ability to represent mental states is intact, CP/HCU boys are less likely to update mental state inferences as a function of different minds.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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