Perception of emotional facial expressions in aggression and psychopathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Altered affective state recognition is assumed to be a root cause of aggressive behavior, a hallmark of psychopathologies such as psychopathy and antisocial personality disorder. However, the two most influential models make markedly different predictions regarding the underlying mechanism. According to the integrated emotion system theory (IES), aggression reflects impaired processing of social distress cues such as fearful faces. In contrast, the hostile attribution bias (HAB) model explains aggression with a bias to interpret ambiguous expressions as angry. Methods In a set of four experiments, we measured processing of fearful and angry facial expressions (compared to neutral and other expressions) in a sample of 65 male imprisoned violent offenders rated using the Hare Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R, Hare, R. D. (1991). The psychopathy checklist–revised. Toronto, ON: Multi-Health Systems) and in 60 age-matched control participants. Results There was no evidence for a fear deficit in violent offenders or for an association of psychopathy or aggression with impaired processing of fearful faces. Similarly, there was no evidence for a perceptual bias for angry faces linked to psychopathy or aggression. However, using highly ambiguous stimuli and requiring explicit labeling of emotions, violent offenders showed a categorization bias for anger and this anger bias correlated with self-reported trait aggression (but not with psychopathy). Conclusions These results add to a growing literature casting doubt on the notion that fear processing is impaired in aggressive individuals and in psychopathy and provide support for the idea that aggression is related to a hostile attribution bias that emerges from later cognitive, post-perceptual processing stages.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».