Influência da empatia e da alexitimia nas inferências sociais a partir de imagens ambientais e faces
Notice bibliographique
Résumé
Muitas vezes os julgamentos inerentes à formação de primeiras impressões são somente baseados na informação proveniente da face, sendo que as expressões faciais de emoções constituem um estímulo que poderá estar subjacente a diversas inferências sociais. Assim, a literatura sugere que a capacidade para reconhecer expressões faciais de emoções poderá ser fundamental na atribuição de características sociais às faces. Uma vez que tanto a alexitimia como a baixa capacidade empática são caracterizadas por um comprometimento no reconhecimento de emoções, o presente estudo teve como principal intuito investigar a influência destas na inferência de certas características sociais a partir de imagens ambientais de faces. Para tal participaram neste estudo 84 estudantes da Universidade de Aveiro que completaram a Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20) e o Índice de Reatividade Emocional (IRI), bem como realizaram uma tarefa de avaliação de imagens ambientais de faces em 10 características sociais percebidas, nomeadamente atratividade, saúde, feminilidade/masculinidade, dominância, agressividade, acessibilidade, competência, inteligência, confiabilidade e quão caloroso o indivíduo parece. Os resultados revelam que os indivíduos com baixa capacidade empática fazem atribuições de menor dominância, acessibilidade, feminilidade-masculinidade, confiabilidade e saúde, em comparação com os mais empáticos. Por sua vez, quanto maior for o nível de alexitimia, maior é a perceção de confiabilidade e menor é a perceção de agressividade. Os resultados do presente estudo revelam que a empatia e a alexitimia parecem influenciar a inferência de traços sociais a partir de faces e como tal poderão afetar as relações interpessoais, uma vez que estas são em grande parte condicionadas pelas inferências que fazemos em relação aos outros.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».