Individual differences in autism traits, personality, and emotional responsiveness to music in the general population
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the relationship between the personality and the emotional experiences of people with broader autism phenotype (BAP) or autistic traits. Given that music is a powerful vehicle for conveying emotions and that several studies show that people with and without autism spectrum disorder (ASD) typically respond to music in similar ways, the present study examines the relationship between personality, autistic traits, and emotional experiences evoked by music. A total of 110 participants ( n = 74 females) aged 18 to 35 years ( M = 21.25, SD = 3.36) completed the NEO-Five Factor Inventory-3-S, Social Responsiveness Scale-2, Autism-Spectrum Quotient, and Goldsmiths Musical Sophistication Index self-report questionnaires. Path analyses revealed that the relationship between autistic traits and emotional responsiveness to music was fully mediated by extraversion, and to a lesser extent openness to experience. These results suggest that people in the general population who have fewer autistic traits and who tend to be extraverted and open to experience report greater emotional responsiveness to music than those who are less extraverted and less open to experience. These findings suggest that it is important to consider personality characteristics when considering the relationship between autistic traits and emotional experiences.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».