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Enregistrement W6977266303 · doi:10.6084/m9.figshare.20021515.v1

Communicative behavior of individuals with a diagnosis of schizophrenia

2022· dataset· en· W6977266303 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Active listeningPsychosocialMental healthEvocationParanoiaExploratory researchProsody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose to describe the communicative behavior of individuals diagnosed with schizophrenia in psychosocial rehabilitation. Methods a descriptive and exploratory study with a convenience, cross-sectional sample. 50 individuals diagnosed with schizophrenia, of both sexes, aged between 19 and 75 years, users of a mental health unit in the interior of the state of São Paulo, Brasil participated in the study. Survey was conducted in the medical records for personal data and subtype of schizophrenia. To evaluate the communicative behavior, the instrument Montreal Battery of Evaluation of Communication (Drums MAC) was used, which is consisted of 14 tasks that assess discursive aspects: pragmatic-inferential, lexical-semantic and prosodic language. Results most participants were males, with low education, Catholics, with schizophrenia paranoid type. The assessment through Battery MAC showed changes in all tasks evaluated and most participants said they were aware of the difficulty related to communication. The biggest changes occurred in the tasks of lexical evocation with semantic criteria, indirect speech acts, conversational discourse and narrative discourse, and the smallest changes occurred in the prosodic components related to understanding, highlighting that the level of production related to linguistic and emotional aspects of prosody also showed considerable change. Conclusion all tasks evaluated presented changes. The most affected aspects were the discourse and pragmatics, which should not only be related to linguistic aspects, but also the characteristics of changes in thought and cognition, the affective blunting and social issues of this disorder.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9030,003

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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