The influence of emotional intelligence on facial expression processing in males and females with and without psychiatric illnesses
Notice bibliographique
Résumé
Emotional intelligence (EI) is a critical skill for understanding and managing emotions, and navigating daily social interactions. Emotion recognition is a crucial aspect of EI; however, our understanding of the impact of EI on facial expression identification, while accounting for both sex and mental health symptoms (i.e., anxiety, depression, stress and loneliness), is limited. In this study, we examined the influence of EI on facial expression recognition of masked faces [i.e., accuracy and reaction time (RT)] via an online study in N = 469 adult males and females, while also assessing mental health symptoms. Females tended to exhibit higher EI scores than males; higher EI scores were found in individuals without vs. with a self-reported current psychiatric illness. Higher levels of loneliness and perceived stress were predictive of lower EI scores. Further, higher EI predicted greater accuracy to all faces and to happy faces, in particular. Females vs. males had greater accuracy in recognizing all faces and happy faces. Finally, being younger also predicted higher accuracy in recognizing masked faces overall. Our results demonstrate the influence of sex and mental health symptoms on EI, as well as how they influence emotion recognition ability. These results can help inform public health and training programs in the realms of education, the workplace and mental health settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».