Processing of Spoken Emotions in Schizophrenia: Forensic and Non-forensic Patients Differ in Emotional Identification and Integration but Not in Selective Attention
Notice bibliographique
Résumé
Patients with schizophrenia (PwS) typically demonstrate deficits in visual processing of emotions. Less is known about auditory processing of spoken-emotions, as conveyed by the prosodic (tone) and semantics (words) channels. In a previous study, forensic PwS (who committed violent offenses) identified spoken-emotions and integrated the emotional information from both channels similarly to controls. However, their performance indicated larger failures of selective-attention, and lower discrimination between spoken-emotions, than controls. Given that forensic schizophrenia represents a special subgroup, the current study compared forensic and non-forensic PwS. Forty-five PwS listened to sentences conveying four basic emotions presented in semantic or prosodic channels, in different combinations. They were asked to rate how much they agreed that the sentences conveyed a predefined emotion, focusing on one channel or on the sentence as a whole. Their performance was compared to that of 21 forensic PwS (previous study). The two groups did not differ in selective-attention. However, better emotional identification and discrimination, as well as better channel integration were found for the forensic PwS. Results have several clinical implications: difficulties in spoken-emotions processing might not necessarily relate to schizophrenia; attentional deficits might not be a risk factor for aggression in schizophrenia; and forensic schizophrenia might have unique characteristics as related to spoken-emotions processing (motivation, stimulation).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».