Processing of Emotions in Speech in Forensic Patients With Schizophrenia: Impairments in Identification, Selective Attention, and Integration of Speech Channels
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with schizophrenia show deficits in recognition of emotions which may increase the risk of violence. This study explored how forensic patients with schizophrenia process spoken emotion by: (a) identifying emotions expressed in prosodic and semantic content separately, (b) selectively attending to one speech channel while ignoring the other, and (c) integrating the prosodic and the semantic channels, compared to non-clinical controls. Twenty-one forensic patients with schizophrenia and 21 matched controls listened to sentences conveying four emotions (anger, happiness, sadness, and neutrality) presented in semantic or prosodic channels, in different combinations. They were asked to rate how much they agreed that the sentences conveyed a predefined emotion, focusing on one channel or on the sentence as a whole. Forensic patients with schizophrenia performed with intact identification and integration of spoken emotions, but their ratings indicated reduced discrimination, larger failures of selective attention, and under-ratings of negative emotions, compared to controls. This finding doesn't support previous reports of an inclination to interpret social situations in a negative way among individuals with schizophrenia. Finally, current results may guide rehabilitation approaches matched to the pattern of auditory emotional processing presented by forensic patients with schizophrenia, improving social interactions and quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».