Emotion Recognition in Adults With a History of Childhood Maltreatment: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Child maltreatment has many well-documented lasting effects on children. Among its consequences, it affects children's recognition of emotions. More and more studies are recognizing the lasting effect that a history of maltreatment can have on emotion recognition. A systematic literature review was conducted to better understand this relationship. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) protocol was used and four databases were searched, MEDLINE/PubMed, PsycINFO, EMBASE, and FRANCIS, using three cross-referenced key words: child abuse, emotion recognition, and adults. The search process identified 23 studies that met the inclusion criteria. The review highlights the wide variety of measures used to assess child maltreatment as well as the different protocols used to measure emotion recognition. The results indicate that adults with a history of childhood maltreatment show a differentiated reaction to happiness, anger, and fear. Happiness is less detected, whereas negative emotions are recognized more rapidly and at a lower intensity compared to adults not exposed to such traumatic events. Emotion recognition is also related to greater brain activation for the maltreated group. However, the results are less consistent for adults who also have a diagnosis of mental health problems. The systematic review found that maltreatment affects the perception of emotions expressed on both adult and child faces. However, more research is needed to better understand how a history of maltreatment is related to adults' perception of children's emotions.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».