Qualitative analysis of hotspots and intrusive memories after viewing an aversive film highlights their sensory and spatial features
Notice bibliographique
Résumé
Intrusive memories of trauma are recurrent distressing sensory-perceptual impressions of the traumatic event that enter consciousness spontaneously and unwanted. They often contain the worst moment/s ('hotspots') of the trauma memory and have primarily been studied in clinical populations after real trauma. Intrusive memories can also be studied using analogue trauma as an 'experimental psychology model'. Little is known about the features of analogue trauma hotspots. Here we report an ancillary analysis of data from a randomized controlled trial. Seventy non-clinical participants viewed a trauma film containing COVID-19 related footage. Features of hotspots/intrusive memories of the film were explored using linguistic analysis and qualitative content coding. Participants reported on average five hotspots (M = 9.5 words/hotspot). Akin to hotspots soon after real trauma, analogue hotspots/intrusions primarily contained words related to space. Most contained sensory features, yet few cognitions and emotions. Results indicate that features of analogue trauma hotspots mirror those of hotspots soon after real trauma, speaking to the clinical validity of this 'experimental psychology model'.ClinicalTrials.gov ID: NCT04608097, registered on 29/10/2020.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».