Specificity of Affective Responses in Misophonia Depends on Trigger Identification
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with misophonia, a disorder involving extreme sound sensitivity, report significant anger, disgust, and anxiety in response to select but usually common sounds. While estimates of prevalence within certain populations such as college students have approached 20%, it is currently unknown what percentage of people experience misophonic responses to such “trigger” sounds. Furthermore, there is little understanding of the fundamental processes involved. In this study, we aimed to characterize the distribution of misophonic symptoms in a general population, as well as clarify whether the aversive emotional responses to trigger sounds are partly caused by acoustic salience of the sound itself, or by recognition of the sound. Using multi-talker babble as masking noise to decrease participants' ability to identify sounds, we assessed how identification of common trigger sounds related to subjective emotional responses in 300 adults who participated in an online study. Participants were asked to listen to and identify neutral, unpleasant and trigger sounds embedded in different levels of the masking noise (signal-to-noise ratios: −30, −20, −10, 0, +10 dB), and then to evaluate their subjective judgment of the sounds (pleasantness) and emotional reactions to them (anxiety, anger, and disgust). Using participants' scores on a scale quantifying misophonia sensitivity, we selected the top and bottom 20% scorers from the distribution to form a Most-Misophonic subgroup ( N = 66) and Least-Misophonic subgroup ( N = 68). Both groups were better at identifying triggers than unpleasant sounds, which themselves were identified better than neutral sounds. Both groups also recognized the aversiveness of the unpleasant and trigger sounds, yet for the Most-Misophonic group, there was a greater increase in subjective ratings of negative emotions once the sounds became identifiable, especially for trigger sounds. These results highlight the heightened salience of trigger sounds, but furthermore suggest that learning and higher-order evaluation of sounds play an important role in misophonia.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».