Speech markers of psychedelic-induced psychological change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 5-MeO-DMT, a potent, short-acting psychedelic, induces profound shifts in cognition, affect, and self-awareness. Because language explicitly expresses these domains and voice implicitly conveys them, both may serve as potential ‘biomarkers’ of behavioural change. This study introduces a novel framework for analysing baseline language and vocal features, pre- to post-psychedelic changes, assessing their potential to predict subjective experiences and psychological outcomes. Daily voice journals from 29 participants were collected via ‘RetreatBot’ for two weeks before and after 5-MeO-DMT (1×12 mg). Transcripts were analysed using NLP (bag-of-words for vocabulary; transformer model for textual affect), and acoustic features (e.g., pitch, jitter, shimmer) were extracted to assess vocal dynamics. Following 5-MeO-DMT, speech markers revealed increased cognitive language, decreased social words, and altered voice quality (increased jitter/shimmer). Baseline speech patterns predicted psychological preparedness, ego dissolution anxiety, emotional breakthrough, and post-experience well-being. This first longitudinal analysis of speech markers following psychedelic use demonstrates a shift from external focus to introspection. Speech markers predicted and tracked psychological transformation, establishing vocal journaling as a valuable framework for monitoring psychedelic-induced changes and facilitating integration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».