Emotional processing in alexithymia: Behavioral evidence
Notice bibliographique
Résumé
Social cognition plays a crucial role in primate survival. A key facet of social cognition is the recognition of others’ emotions, which facilitates social interactions by providing insights into others’ mental states and enabling us to adjust our behaviors accordingly. This dissertation focuses on understanding emotional processing deficits associated with alexithymia - a personality trait characterized by difficulties identifying and describing emotions - in a neurotypical population. To achieve this goal, we designed two experiments to investigate whether the emotional processing deficits associated with alexithymia extend to neutral expressions (Experiment I) and to explore their possible connection to altered holistic processing (Experiment II). In both experiments, perceptual difficulty was increased by adding visual noise, known to exacerbate alexithymia-related deficits. Alexithymia traits were independently measured using the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). In the first experiment, 35 university students were presented with 30 images of fearful faces, neutral faces, and objects, which they were asked to categorize. Results showed lower accuracy across all categories associated with increasing alexithymia scores. In the second experiment, 90 upright and inverted faces (displaying fear, happiness, and neutral expressions) were presented to 49 university students in a similar design to Experiment I. Participants with higher alexithymia scores performed worse when holistic processing was disrupted by image inversion, compared to upright presentation. Our analysis suggests that individuals with higher levels of alexithymia exhibit a general impairment in perceptual categorization, contrasting with the anticipated emotion-specific deficits (Experiment I) and rely on holistic processing (Experiment II).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».