The Strasbourg Visual Scale: A Novel Method to Assess Visual Hallucinations
Notice bibliographique
Résumé
The experience of oneself in the world is based on sensory afferences, enabling us to reach a first-perspective perception of our environment and to differentiate oneself from the world. Visual hallucinations may arise from a difficulty in differentiating one's own mental imagery from externally-induced perceptions. To specify the relationship between hallucinations and the disorders of the self, we need to understand the mechanisms of hallucinations. However, visual hallucinations are often under reported in individuals with psychosis, who sometimes appear to experience difficulties describing them. We developed the "Strasbourg Visual Scale (SVS)," a novel computerized tool that allows us to explore and capture the subjective experience of visual hallucinations by circumventing the difficulties associated with verbal descriptions. This scale reconstructs the hallucinated image of the participants by presenting distinct physical properties of visual information, step-by-step to help them communicate their internal experience. The strategy that underlies the SVS is to present a sequence of images to the participants whose choice at each step provides a feedback toward re-creating the internal image held by them. The SVS displays simple images on a computer screen that provide choices for the participants. Each step focuses on one physical property of an image, and the successive choices made by the participants help them to progressively build an image close to his/her hallucination, similar to the tools commonly used to generate facial composites. The SVS was constructed based on our knowledge of the visual pathways leading to an integrated perception of our environment. We discuss the rationale for the successive steps of the scale, and to which extent it could complement existing scales.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».