The influence of alexithymia on memory for emotional faces and realistic social interactions
Notice bibliographique
Résumé
High levels of alexithymia are associated with impaired memory for emotional, but not neutral words. Two experimental studies were conducted to determine if a similar memory deficit would be observed for non-verbal socially-relevant stimuli. Thirty-nine female undergraduates (study 1) viewed a series of photographs of faces with different expressions (neutral, angry, happy or sad) and 38 female students (study 2) viewed film-clips of realistic social interactions, which were either neutral in tone or featured anger, happiness or sadness. Participants were asked to identify the emotion portrayed and were subsequently given a recognition memory test for these stimuli. They also completed the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Hospital Anxiety and Depression scale (HADS). Memory for angry faces was negatively related to alexithymia (‘difficulty describing feelings’ (DDF) subscale of the TAS-20. Similarly, memory for realistic social interactions featuring anger, happiness and sadness was negatively related to alexithymia (‘difficulty identifying feelings’ (DIF) and DDF of the TAS-20). These memory deficits were evident in the conscious recollection of the stimuli and were independent of the effects of mood. Our findings are largely consistent with studies using verbal material and confirm that alexithymia is related to deficits in the conscious recollection of emotional material.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».