Social anxiety symptoms, heart rate variability, and vocal emotion recognition in women: evidence for parasympathetically-mediated positivity bias
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives Individuals with social anxiety disorder show pronounced perceptual biases in social contexts, such as being hypervigilant to threat and discounting positive social cues. Parasympathetic activity influences responses to the social environment and may underlie these biases. This study examined the associations among social anxiety symptoms, heart rate variability (HRV), and vocal emotion recognition.Design and Method Female undergraduate students (N = 124) self-reported their social anxiety symptoms using the Social Anxiety Disorder Dimensional Scale and completed a computerized vocal emotion recognition task using stimuli from the Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song stimulus set. HRV was measured at baseline and during the emotion recognition task.Results Women with more social anxiety symptoms had higher emotion recognition accuracy (p = .021) and rated positive stimuli as less intense (p = .032). Additionally, although those with greater social anxiety symptoms did not have lower resting HRV (p = .459), they did have lower task HRV (p = .026), which mediated their lower positivity bias and greater recognition accuracy.Conclusions A parasympathetically-mediated positivity bias may indicate or facilitate normal social functioning in women. Additionally, HRV during a symptom- or disorder-relevant task may predict task performance and reveal parasympathetic differences that are not found at baseline.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».