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Enregistrement W6902119785 · doi:10.6084/m9.figshare.5143954.v1

Higher Emotional Intelligence Is Associated With a Stronger Rubber Hand Illusion. Supplementary Material

2017· article· en· W6902119785 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaToronto Alexithymia ScaleEmotional intelligenceTest (biology)Emotional expressionMultisensory integrationScale (ratio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to investigate how emotion information processing factors, such as alexithymia and emotional intelligence, modulate body ownership and influence multisensory integration during the ‘rubber hand illusion’ (RHI) task. It was previously shown that alexithymia correlates with RHI, and we suggested that emotional intelligence should also be a top-down factor of body ownership, since it was not shown in previous experiments. We elaborated the study of Grynberg and Pollatos [Front. Hum. Neurosci. 9 (2015) 357] with an additional measure of emotional intelligence, and propose an explanation for the interrelation of emotion and body ownership processing. Eighty subjects took part in the RHI experiment and completed the Toronto Alexithymia Scale and the Mayer–Salovey–Caruso Emotional Intelligence Test (MSCEIT). Only MSCEIT was detected to be a significant predictor of the subjective measure of the RHI. There were no significant correlations between alexithymia scores and the test statements of the RHI or the proprioceptive drift, thus we did not replicate the results of Grynberg and Pollatos. However, alexithymia correlated with the control statements of subjective reports of the illusion, which might be explained as a disruption of the ability to discriminate and describe bodily experience. Therefore, (1) alexithymia seems to be connected with difficulties in conscious or verbal processing of body-related information, and (2) higher emotional intelligence might improve multisensory integration of body-related signals and reflect better predictive models of self-processing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5460,049

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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