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Record W3152993470 · doi:10.71781/17857

Reality check : inferential confusion and cognitive confidence as core cognitive factors across the obsessive-compulsive spectrum

2019· dissertation· en· W3152993470 on OpenAlexfundno aff
Catherine Ouellet‐Courtois

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languageen
FieldPsychology
TopicObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
KeywordsConfusionCore (optical fiber)CognitionPsychologyCognitive psychologyComputer sciencePsychoanalysisPsychiatry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le trouble obsessionnel-compulsif (TOC) se caractérise par la présence d’obsessions et/ou de compulsions. À la lumière de l’hétérogénéité du TOC et de la présence de styles de pensées et de comportements de type TOC chez des personnes présentant d’autres problèmes de santé mentale, certains ont fait valoir la nécessité de créer une catégorie des troubles du spectre obsessionnel-compulsif et d’identifier les processus cognitifs communs qui sous-tendent ces troubles afin d’élaborer des théories et des traitements plus parcimonieux. Une tendance générale à douter de ses sens et de ses facultés cognitives semble être le pivot des troubles obsessionnels. Selon l’approche basée sur les inférences, le doute obsessionnel est suscité par un processus de raisonnement erroné, soit la confusion inférentielle (CI). La CI implique (1) une méfiance vis-à-vis des sens et (2) une importance indue accordée aux possibilités imaginaires. La faible confiance cognitive (CC), un processus cognitif similaire, renvoie à une méfiance par rapport à son attention, sa perception et sa mémoire. Cette thèse a visé à étudier la CI et la faible CC en tant que potentiels facteurs cognitifs transdiagnostiques dans le spectre de l’obsessionnalité. Le premier article constitue une revue systématique avec méta-analyse destinée à évaluer le rôle de la CC pour différents sous-types du TOC et à examiner à quel degré la faible CC est associée aux symptômes du TOC. On a constaté que les individus atteints d’un TOC présentent une plus faible CC que les témoins sains, mais que celle-ci ne semble pas spécifique au TOC. L’article a aussi souligné la nécessité d’employer des tâches idiosyncratiques, ciblant les distorsions de la pensée propres au TOC, afin de bien mesurer la CC. Dans le cadre du deuxième article, le but a été d’approfondir cette piste de recherche en examinant le rôle commun de la faible CC et de la CI pour les différents sous-types du TOC, en procédant à des analyses de grappes avec un échantillon de 128 patients atteints d’un TOC. Alors qu’il a été constaté que la faible CC correspondait davantage aux sous-types de vérification et « tout à fait juste », la CI semble pertinente pour un plus large éventail de profils TOC. Le troisième article examine le rôle de la CI chez les troubles des conduites alimentaires (TCAs) en provoquant la CI expérimentalement. Des participantes atteintes d’un TA (n = 18) et des femmes témoins saines (n = 18) ont été assignées à l’une des deux conditions expérimentales : pour la condition CI élevée, les participantes ont visionné des vidéos où des séquences clés étaient manquantes, ce qui suscitait la CI; pour la condition CI faible, les participantes ont visionné les vidéos intégrales. Chez le groupe TA assigné à la condition CI élevée, on a observé une tendance à présenter un état de CI post-vidéos supérieur, un recours accru au comportement de neutralisation et, enfin, davantage de symptômes TOC. En somme, les résultats de cette thèse soulignent la pertinence de la CI et de la faible CC en tant que facteurs cognitifs transdiagnostiques sur le spectre obsessionnel-compulsif.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.250 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2019
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