A bias to underestimate pain is linked with mental representations of pain facial expressions
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the pain experienced by someone else is a skill of high social and biological importance. Interestingly, underestimation bias in pain judgments are often observed. The present study aims at investigating the way an observer has encoded the appearance of facial expressions of pain in visual memory as one potential perceptual source for this bias. The mental representation of pain facial expressions was extracted in 49 participants using Reverse Correlation (Mangini & Biederman, 2004). On each trial, a base face embedded in white sinusoidal noise was presented, and participants were asked to judge, on a scale from 0 to ten, the degree to which it expressed pain. Participants were then presented with videos of individuals experiencing different levels of pain, after which they were asked to evaluate their pain. A region-of-interest analysis was then conducted to measure the salience with which three core facial features associated with pain expressions were coded in the mental representations (i.e. eyes narrowing, brow lowering, nose wrinkling/upper-lip raising). A correlation between the saliency of these three features and the underestimation bias of each participant was then calculated. The results confirm the presence of an underestimation bias in our sample (t(48)=-8.5, p<.001) and replicate previous findings showing that brow lowering and nose wrinkling/upper-lip raising are given more weight than eye narrowing in the average mental representation (Blais et al., 2019). The underestimation bias was also significantly correlated with the saliency of the brow lowering (r=0.32, p=.03) and the nose wrinkling/upper-lip raising (r=-0.44, p=.002) features, but not with the saliency of eye narrowing (r=-0.10, p=.48). Overall, these results indicate that perceptual factors may underlie the underestimation bias. Individuals that encode pain expressions by giving more importance to nose wrinkling/upper-lip raising than brow lowering show a higher tendency to underestimate the pain experienced by others.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».