Avaliação do reconhecimento facial de expressões emocionais: dados normativos do Gandra-BARTA
Notice bibliographique
Résumé
Resumo Objetivo: Obter as fórmulas normativas de uma prova de avaliação do reconhecimento emocional de expressões faciais o Gandra-BARTA. Metodologia: A uma amostra de 166 participantes sem queixas subjetivas de memória e completamente independentes nas atividades de vida diária, foram administradas as seguintes provas: Gandra-BARTA; Montreal Cognitive Assessment (MoCA); Inventário de Depressão de Beck-II (BDI-II). Resultados: A idade foi a única variável preditora do tempo de execução da prova. A variância do número de acertos no total da prova e da expressão nojo, é explicada pelos resultados obtidos no MoCA. A identificação da emoção tristeza, é predita pelo sexo. A identificação das emoções alegria e medo, é explicada pela escolaridade. A identificação da emoção raiva e da emoção surpresa, são explicadas pela idade. A identificação das expressões faciais neutras, é explicada em 51,6% pelos resultados obtidos no MoCA . Conclusão: A disponibilização das equações normativas, com as correções para a idade, anos de escolaridade, sexo e resultado no MoCA, permite o uso do Gandra-BARTA em contexto clínico.
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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 | 0,010 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».