O impacto da alexitimia na identificação facial
Notice bibliographique
Résumé
A identificação de faces é um processo fundamental na interação social humana. Tendo por base um sistema cognitivo e percetual complexo, algumas caraterísticas individuais podem comprometer o reconhecimento de faces. Diversos estudos referem que indivíduos com alexitimia apresentam dificuldades ao nível do reconhecimento das emoções, verificando-se uma associação positiva com sintomas psicopatológicos. Contudo, a investigação é escassa no que diz respeito ao estudo da identificação facial em indivíduos com alexitimia. Por forma a explorarmos a relação entre identificação facial e alexitimia, recorreu-se a uma amostra por conveniência, obtida junto de estudantes da Universidade da Beira Interior, com idade superior a 18 anos, tanto do género feminino (n=42), como masculino (n=22), com idades compreendidas entre os 18 e os 57 anos (M=21; DP=5.22), de diferentes cursos e ciclos de ensino. O protocolo de investigação foi constituído por um questionário sociodemográfico, pelo 20-item Toronto Alexithymia Scale e pelo The Glasgow Face Matching Test. Os resultados mostraram que uma maior dificuldade em descrever sentimentos está associada a um menor tempo de resposta na tarefa de identificação facial (r = -.312; p < .001). Também se observou que um pensamento mais orientado para o exterior está associado a uma menor taxa de acerto na tarefa de identificação facial (r = -.331; p = .008). Sendo este um estudo exploratório da relação entre as variáveis identificadas, espera-se que os resultados apresentados possam contribuir para uma maior investigação nesta área.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».