Altered mechanisms of adaptation in social anxiety: differences in adapting to positive versus negative emotional faces
Notice bibliographique
Résumé
Social anxiety is characterised by fear of negative evaluation and negative perceptual biases; however, the cognitive mechanisms underlying these negative biases are not well understood. We investigated a possible mechanism which could maintain negative biases: altered adaptation to emotional faces. Heightened sensitivity to negative emotions could result from weakened adaptation to negative emotions, strengthened adaptation to positive emotions, or both mechanisms. We measured adaptation from repeated exposure to either positive or negative emotional faces, in individuals high versus low in social anxiety. We quantified adaptation strength by calculating the point of subjective equality (PSE) before and after adaptation for each participant. We hypothesised: (1) weaker adaptation to angry vs happy faces in individuals high in social anxiety, (2) no difference in adaptation to angry vs happy faces in individuals low in social anxiety, and (3) no difference in adaptation to sad vs happy faces in individuals high in social anxiety. Our results revealed a weaker adaptation to angry compared to happy faces in individuals high in social anxiety (Experiment 1), with no such difference in individuals low in social anxiety (Experiment 1), and no difference in adaptation strength to sad vs happy faces in individuals high in social anxiety (Experiment 2).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».