Full and Partial Facial Affect Recognition in Pediatric Brain Tumour Survivors and Typically Developing Children Following COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Affect recognition has emerged as a potential mechanism underlying the social competence challenges experienced by pediatric brain tumour survivors (PBTSs). However, many social interactions were altered during the pandemic, with the widespread use of masking potentially impacting affect recognition abilities. Here, we examine affect recognition in PBTSs and typically developing youth (TD) after the onset of the global pandemic. Twenty-three PBTSs and 24 TD between 8 and 16 years old were recruited and completed two performance-based affect recognition tasks (full and partial facial features) and a self-reported questionnaire on mask exposure in their social interactions. Their parents completed parent proxy questionnaires on their child’s social adjustment and sociodemographics. The scores between the PBTSs and TD did not differ significantly in full (t(45) = 1.33, p = 0.19, d = 0.39, 95% CI [−0.69, 3.40]) or partial (t(37.36) = 1.56, p = 0.13, d = 0.46, 95% CI [−0.47, 3.60]) affect recognition, suggesting similar affect recognition between the two groups. These skills were also not significantly correlated with social adjustment or mask exposure (p > 0.05). However, the combined sample had significantly better scores in affect recognition when exposed to partial facial cues versus full. Additionally, participants obtained lower scores on a measure of full facial affect recognition and higher scores on a measure of partial affect recognition compared to pre-pandemic data. The pandemic may have influenced affect recognition across youth, underscoring the importance of further research into its lasting impact on the social competence of youth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».