Conditioned hallucinations and prior hyper-precision are state-sensitive markers of hallucination susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in computational psychiatry have identified latent cognitive and perceptual states that predispose to psychotic symptoms. Behavioral data fit to Bayesian models have demonstrated an over-reliance on priors during perception in select samples of individuals with hallucinations. However, the clinical utility of this observation depends on whether it reflects static symptom risk or current symptom state. To determine whether task performance and estimated prior weighting related to specific elements of symptom expression, a large, heterogeneous, and deeply-phenotyped sample of hallucinators (N = 249) and non-hallucinators (N=209) performed the Conditioned Hallucination (CH) task. CH rates were sensitive to hallucination state, correlating with hallucination severity measures over the two days leading up to task completion and driven by heightened reliance on past experiences (priors). To further test this relationship, a subset of AH+ participants (N = 40) performed a repeated-measures version of the CH task. Changes in both CH frequency and relative prior precision varied with changes in AH frequency on follow-up. These results support the use of CH rate and prior hyper-precision as state markers of hallucination status, potentially useful in tracking disease development and treatment response.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».