MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7010058014

Habileté et propension à l'empathie : conceptualisation et étude de facteurs d'influence par des mesures comportementales et cérébrales

2021· other· fr· W7010058014 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésCognitionContext (archaeology)Poison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'empathie est une capacité humaine complexe qui permet de comprendre et même de partager les états affectifs d'autrui. Cette fonction comporte une composante affective, qui permet de ressentir à un degré moindre ce que l'autre ressent, ainsi qu'une composante cognitive, soit la capacité de prendre la perspective d'autrui et d'inférer ses états mentaux. Au plan cérébral, la résonance affective est sous-tendue notamment par le réseau de la saillance, incluant des régions tels le cortex cingulaire antérieur et l'insula antérieure. La composante cognitive est sous-tendue par le réseau de la mentalisation, comprenant entre autres le cortex préfrontal dorso-médian. Une distinction entre l'habileté (capacité maximale d'empathie d'un individu) et la propension (tendance à utiliser cette habileté) à l'empathie a été proposée. Cette distinction émerge du fait que la réponse empathique d'un individu n'est pas immuable et qu'elle peut être affectée par des facteurs individuels et contextuels. L'objectif général de la thèse était d'approfondir les connaissances théoriques, méthodologiques et empiriques des concepts d'habileté et de propension à l'empathie. Le premier chapitre de la thèse visait à mieux comprendre l'habileté et la propension à l'empathie par la modulation de facteurs contextuels, et à investiguer l'interaction entre ceux-ci et certaines caractéristiques individuelles. Par deux études comportementales, les résultats suggèrent qu'une consigne encourageant l'empathie et une charge cognitive augmentent l'empathie comparativement à une condition d'observation passive. Toutefois, cet effet était significatif seulement chez certains individus, notamment selon l'âge, les traits psychopathiques, autistiques, alexithymiques et d'empathie auto-rapportés, ainsi que chez les hommes pour la charge cognitive. Certaines personnes seraient donc moins stables dans le déploiement de leur empathie et auraient besoin de contextes spécifiques afin de l'utiliser pleinement. Afin de mieux comprendre les processus sous-tendant la propension à l'empathie, le deuxième chapitre de la thèse constitue une étude de neuroimagerie qui visait à mettre en lumière les patrons de connectivité cérébrale fonctionnelle associés aux composantes cognitive et affective de l'empathie selon certaines caractéristiques individuelles associées à la propension à l'empathie (c.-à-d., sexe et âge). Chez les individus ayant une forte propension à l'empathie (c.-à-d., adultes et femmes), les résultats ont montré que la connectivité cérébrale fonctionnelle du cortex préfrontal dorso-médian recrute des régions typiquement associées à la composante cognitive de l'empathie, tandis que celle issue de l'insula antérieure s'apparente aux régions qui sous-tendent les composantes cognitive et iv affective de l'empathie. Ces patrons étaient toutefois différents chez les individus ayant une faible propension à l'empathie (c.-à-d., adolescents et hommes), pour qui la connectivité cérébrale entre les circuits de la saillance et de la mentalisation est diffuse et moins intégrée, ce qui contribuerait possiblement au fait qu'ils soient plus sélectifs dans le déploiement de leurs capacités empathiques. Finalement, le troisième chapitre de la thèse a permis d'approfondir les assises théoriques de l'empathie, notamment la définition du concept et de ses composantes, les notions d'habileté et de propension, ainsi que les méthodes auto-rapportées, comportementales, psychophysiologiques et de neuroimagerie afin de l'évaluer. Une revue exhaustive et quantitative des questionnaires qui existent afin de mesurer l'empathie a permis de mettre en lumière qu'alors que plusieurs auteurs considèrent l'empathie comme une capacité, les outils mesurent davantage la propension à l'empathie. Ce chapitre supporte l'idée que plusieurs outils actuellement utilisés afin de mesurer l'empathie ne sont pas optimaux et n'adressent pas l'ensemble des composantes; des recommandations afin d'améliorer la mesure de l'empathie ont donc été proposées. Un arbre de décision a également été proposé afin d'aider les futurs chercheurs à sélectionner l'outil le plus approprié selon leur question de recherche et les composantes de l'empathie qu'ils désirent évaluer. Somme toute, la thèse permet d'approfondir les connaissances théoriques et méthodologiques actuelles de l'empathie, et plus précisément les concepts peu explorés d'habileté et de propension à l'empathie. De plus, la thèse propose une mise à jour de la définition de l'empathie et un nouveau modèle théorique étape-par-étape plus holistique de ce concept, comportant plus de composantes et de construits liés à l'empathie. Ainsi, les résultats empiriques de la thèse et les aspects théoriques qui en découlent permettent d'accroître la compréhension de l'empathie dans le domaine des neurosciences cognitives et sociales, le tout dans l'objectif, encore utopique à ce jour, de la mesurer adéquatement et de l'optimiser chez les individus présentant une faible propension.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorpus Université Laval (Université Laval)→Travaux en français237 207→