Suggesting adds an edge to automaticity: measuring, elucidating, and understanding positive hypnotic hallucinations
Notice bibliographique
Résumé
Une vidéo interactive complémentaire à ce résumé est disponible sur le site Internet razlab.mcgill.ca/thesis_aubertbonn.html. Une fois automatisés, certains processus cognitifs retournent très difficilement au contrôle conscient. S'inspirant d'une branche de la recherche selon laquelle la suggestion peut faciliter la dé-automatisation de certains processus cognitifs, la présente thèse cherche à comprendre le rôle des suggestions hypnotiques dans l'automatisation des processus cognitifs difficiles. Nous avons utilisé MoTraK, une tâche basée sur une illusion visuelle documentée en recherche sur la perception, afin de déterminer si une suggestion hypnotique spécifique peut suffire à améliorer la performance sur cette tâche difficile. Nos résultats montrent que les individus hautement susceptibles aux suggestions ont, au contraire des individus non ou peu susceptibles, augmenté la justesse de leurs réponses après avoir reçu la suggestion. Nous établissons que les implications de nos résultats vont au-delà de la croissance des connaissances théoriques concernant l'hypnose et la perception visuelle et détiennent une valeur médicale et de potentielles applications cliniques. Suivant cet ordre d'idées, MoTraK peut servir d'outil pionnier dans l'exploration des interactions corps–esprit telles que l'effet placebo et les régulations descendantes (top–down).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».