Music and facial emotion recognition and its relationship with alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the influence of alexithymia on the ability to identify emotions through visual and auditory stimuli. We assessed Alexithymia using the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). As visual stimuli, we employed the images of faces from the Ekman 60 Faces Test, while the auditory stimuli consisted of fragments of instrumental music. A total of 303 students participated, 139 in secondary education and 164 in the first year of university ( M = 17.58 years; SD = 4.16). The results show higher alexithymia levels in the female participants than in the male participants, mainly in the difficulty identifying feelings (DIF) and difficulty describing feelings (DDF) factors, and higher in the secondary students than in the university students, especially in externally oriented thinking (EOT). In terms of the identification of emotions through auditory stimuli, the EOT factor showed a strong predictive effect for the emotions of surprise and anger. For the visual stimuli, the EOT factor showed predictive validity for identifying happiness, while the DDF factor showed predictive validity for identifying sadness. We conclude that there is a relationship between alexithymia levels and emotion recognition, which varies depending on the nature of the stimulus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».