E se os alvos expressarem emoções?
Notice bibliographique
Résumé
O reconhecimento de identidade tem vindo a demonstrar-se uma tarefa fundamental, não só ao nível das relações interpessoais, mas também no desempenho de determinadas profissões que exigem um rápido processamento cognitivo na identificação de duas faces como sendo a mesma ou faces diferentes, como é o caso dos seguranças aeroportuários. Um estudo anterior encontrou, como resultados complementares, que indivíduos alexitimicos tendem a processar esta informação mais rapidamente que indivíduos não alexitimicos. Deste modo, a presente investigação propõe-se a estudar as diferenças na velocidade de processamento de reconhecimento de faces e emoções entre indivíduos alexitimicos e não alexitimicos. Para tal utilizamos a Toronto Alexithymia Scale (TAS) para avaliar os níveis de alexitimia da amostra e recorremos à Radboud Faces Database (RaFD), uma base de dados de fotografias de pessoas reais que correspondiam a determinadas características adequadas a esta investigação, para construir a experiência que permitiu a recolha dos dados. O principal objetivo consistiu em comparar as pontuações obtidas no TAS com a Taxa de Acerto e o Tempo de Resposta Médio da amostra. Desta feita, pretendemos verificar possíveis diferenças na velocidade do reconhecimento de faces e emoções entre sujeitos alexitimicos e não alexitimicos. Assim, relativamente aos resultados, é possível concluir que nenhum deles é estatisticamente significativo, o que sugere que não existem diferenças entre os grupos. Por fim, em relação à discussão, nenhuma das hipóteses colocadas se comprova após as análises efetuadas, o que os permitiu realizar algumas reflecções e sugestões que consideramos pertinentes.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».