"Reading the Mind in the Eyes Test": Development of a Russian-Language Version Expanded for Neuroimaging Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Reading the Mind in the Eyes Test (RMET) is a widely used tool for assessing affective mentalization in both clinical and research contexts. Although translated into many languages, no validated Russian-language version has been available. Furthermore, the limited number of stimuli in the original RMET constrains its applicability in neuroimaging studies. This study presents an open-access, expanded Russian adaptation of the RMET, suitable for psychological and neurophysiological research. In Study 1, 212 participants completed an online labeling task, from which we selected 144 stimuli with target emotion recognition accuracy of at least 50%. In Study 2, involving 108 participants, the mean accuracy for these stimuli was 71%, with a strong correlation to the results of Study 1. Participants also completed the Toronto Alexithymia Scale (TAS-26) and the Interpersonal Reactivity Index (IRI). Bayesian modeling revealed that higher TAS-26 and Personal Distress scores predicted lower RMET accuracy, whereas higher Fantasy scores predicted better performance. These relationships were consistent across sexes and aligned with findings from previous research. The results confirm the construct validity of the expanded Russian RMET and support its use for investigating emotion recognition in Russian-speaking populations, particularly in neuroimaging studies requiring increased statistical power.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».