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Enregistrement W4406277768 · doi:10.1016/j.heares.2025.109184

Toward cognitive models of misophonia

2025· review· en· W4406277768 sur OpenAlexafffund
Marie‐Anick Savard, Emily B. J. Coffey

Notice bibliographique

RevueHearing Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensConcordia UniversityInternational Laboratory for Brain, Music and Sound Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de recherche du QuébecREAM FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMisophonia Research Fund
Mots-clésPsychologyCognitionAudiologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Misophonia is a disorder in which specific common sounds such as another person breathing or chewing, or the ticking of a clock, cause an atypical negative emotional response. Affected individuals may experience anger, irritability, annoyance, disgust, and anxiety, as well as physiological autonomic responses, and may find everyday environments and contexts to be unbearable in which their 'misophonic stimuli' (often called 'trigger sounds') are present. Misophonia is gradually being recognized as a genuine problem that causes significant distress and has negative consequences for individuals and their families. It has only recently come under scientific scrutiny, as researchers and clinicians are establishing its prevalence, distinguishing it from other disorders of sensory sensitivity such as hyperacusis, establishing its neurobiological bases, and evaluating the effectiveness of potential treatments. While ideas abound as to the mechanisms involved in misophonia, few have coalesced into models. The aim of the present work is to summarize and extend recent thinking on the mechanistic basis of misophonia, with a focus on moving towards neurologically-informed cognitive models that can (a) account for extant findings, and (b) generate testable predictions. We hope this work will facilitate future refinements in our understanding of misophonia, and ultimately inform treatments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,556
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,030 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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