Investigating the role of mood induction on emotional facial recognition in social anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with high trait social anxiety (SA) experience multiple challenges when interacting with others. Social skills abilities like accurate emotional facial expression recognition are particularly impaired in this population. Ambiguous and angry facial expressions are most often miscategorized and met with uncertainty. Part of this confusion may be attributable to increased state anxiety when approaching social situations. However, little is known about the influencing role of state anxiety on emotional facial expression recognition among those with social anxiety. The present study aimed to evaluate the impact of state anxiety on emotional facial recognition. Sixty-eight undergraduate students with high trait social anxiety participated in a pre-post emotional facial recognition task. Participants were presented with happy, neutral, and angry facial expressions in random order and asked to categorize the expressed emotion among six basic emotion categories. In between emotional facial recognition tasks, participants engaged in a mood induction procedure (i.e., mock discussion with a confederate) aimed to increase state anxiety. The results suggest that individuals with high-trait SA were significantly worse at recognizing happy facial expressions post-affect induction. Furthermore, individuals with high-trait SA showed significant difficulty in accurately recognizing neutral facial expressions across pre- and post-conditions. An error rate analysis revealed that neutral and happy facial expressions were most often miscategorized as either surprise, angry, sad, or disgust. This study highlights that positively-valenced expressions are met with increased uncertainty particularly when experiencing elevations in state anxiety.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».