Development and validation of the Korean version of the Reading the Mind in the Eyes Test
Notice bibliographique
Résumé
The Reading the Mind in the Eyes Test (RMET) is one of the most widely used instruments for assessing the ability to recognize emotion. To examine the psychometric properties of the Korean version of the RMET and to explore the possible implications of poor performance on this task, 200 adults aged 19-32 years completed the RMET and the Korean version of the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20K), the cognitive empathy domain of the Korean version of the Interpersonal Reactivity Index (IRI-C), and the Buss-Durkee Hostility Inventory-Aggression (BDHI-A). In the present study, confirmatory factor analyses confirmed that the hypothesized three-factor solution based on three different emotional valences of the items (positive, negative, or neutral) had a good fit to the data. The Korean version of the RMET also showed good test-retest reliability over a 4-week time interval. Convergent validity was also supported by significant correlations with subscales of the TAS-20K, and discriminant validity was identified by nonsignificant associations with IRI-C scores. In addition, no difference was found in RMET performance according to the sex of the photographed individuals or the sex or educational attainment of the participants. Individuals with poor RMET performance were more likely to experience alexithymia and aggression. The current findings will facilitate not only future research on emotion processing but also the assessment of conditions related to the decreased ability to decode emotional stimuli.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».