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Enregistrement W4295182854 · doi:10.3389/fpsyt.2022.971256

Referential communication in people with recent-onset schizophrenia-spectrum disorders

2022· article· en· W4295182854 sur OpenAlexafffund
Amélie M. Achim, Marion Fossard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Schizophrenia (object-oriented programming)Character (mathematics)Cognitive psychologyTheory of mindNonverbal communicationSchizophrenia spectrumLanguage productionTask (project management)Developmental psychologySocial psychologyCognitionPsychosisNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with schizophrenia present with language production impairments, yet very few studies examine language production in the context of collaborative, verbal interaction tasks performed with a real interaction partner. The current study relied on a referential communication paradigm in which participants with schizophrenia (SZ) and healthy controls (HC) presented a series of movie characters to their interaction partner, whose role was to identify and place the characters in the same order. The HC spontaneously provided more information when presenting characters that their interaction partner was unlikely to know than when presenting very well-known characters, and the magnitude of this adjustment was positively correlated with their performance on a theory of mind task. In contrast, people with SZ showed a significantly reduced (absent) adjustment to the likely-known vs. likely-unknown nature of the characters, and no correlation emerged with ToM. Further examination of the verbal productions revealed that HC often combined movie-related information (ex: character's name or movie title) and descriptive information whereas people with SZ more often used description only to present the characters. Overall, this study adds to our knowledge about referential choices in SZ in the context of collaborative verbal interactions with a real interaction partner.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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