The Relationship Between Multisensory Temporal Processing and Schizotypal Traits
Notice bibliographique
Résumé
Recent literature has suggested that deficits in sensory processing are associated with schizophrenia (SCZ), and more specifically hallucination severity. The DSM-5's shift towards a dimensional approach to diagnostic criteria has led to SCZ and schizotypal personality disorder (SPD) being classified as schizophrenia spectrum disorders. With SCZ and SPD overlapping in aetiology and symptomatology, such as sensory abnormalities, it is important to investigate whether these deficits commonly reported in SCZ extend to non-clinical expressions of SPD. In this study, we investigated whether levels of SPD traits were related to audiovisual multisensory temporal processing in a non-clinical sample, revealing two novel findings. First, less precise multisensory temporal processing was related to higher overall levels of SPD symptomatology. Second, this relationship was specific to the cognitive-perceptual domain of SPD symptomatology, and more specifically, the Unusual Perceptual Experiences and Odd Beliefs or Magical Thinking symptomatology. The current study provides an initial look at the relationship between multisensory temporal processing and schizotypal traits. Additionally, it builds on the previous literature by suggesting that less precise multisensory temporal processing is not exclusive to SCZ but may also be related to non-clinical expressions of schizotypal traits in the general population.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».