Dissociating self reported interoceptive accuracy and attention: Evidence from a Portuguese community sample
Notice bibliographique
Résumé
The 2x2 factorial model has been recently proposed as a promising framework to measure individual differences in interoception. The first factor addresses which domain is being measured (interoceptive accuracy vs. attention), while the second distinguishes how it is being measured (self-report beliefs vs. objective performance). The current study examined the association between self-reported interoceptive accuracy and attention. We hypothesized no linear association between these constructs, although a quadratic U-shaped association was expected. Furthermore, alexithymia should be differentially related to interoceptive accuracy and attention. An online community sample (*n *= 515) completed the Interoceptive Accuracy Scale (IAS), the Body Perception Questionnaire (BPQ) *ndexing self-reported interoceptive attention, and the Toronto Alexithymia Scale (TAS). Pearson correlations, Steiger’s Z-test, polynomial regression analysis, and two-lines testing were used for statistical analysis. IAS was positively correlated with BPQ, r = .204, p < .001. In the polynomial regression analysis, the linear model indicated a positive association between IAS and BPQ (4.2%), but the quadratic term explained an additional 12.7% of the variance. Two-lines testing indicated a U-shaped association between self-report interoceptive accuracy and attention. IAS was negatively correlated with TAS, r = -.291, p < .001, while there was no significant association between BPQ and TAS, r = -.030, p = .500, as these correlations were statistically different. These results suggest that interoceptive accuracy and attention can be dissociated using self-report measures and may display a quadratic U-shaped association, providing further evidence for the 2x2 factorial model. Future studies should explore the non-linear relationship between interoceptive accuracy and attention using alternative questionnaires and performance-based measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».