Die Wahrnehmung von Emotionen bei Patientinnen mit Anorexia Nervosa und Bulimia Nervosa
Bibliographic record
Abstract
Patienten mit Anorexia (AN) oder Bulimia Nervosa (BN) zeigen häufig Defizite in ihrer Fähigkeit, Emotionen zu regulieren. Alexithymie wurde als ein Merkmal solcher Patienten beschrieben. Weiterhin wird eine reduzierte Fähigkeit, Emotionen im Gesicht anderer zu erkennen, angenommen. Wir vermuten jedoch, dass die Erkennung und Kategorisierung eines mimischen emotionalen Ausdrucks eine auch von diesen Patienten beherrschte basale Fähigkeit ist, während deren Defizite auf höheren Ebenen des sozialen Kontexts und der Kommunikation liegen. Deshalb untersuchten wir eine Gruppe von 80 stationären Patientinnen mit AN (N=49) und BN (N=31) mit dem neu entwickelten FEEL Test (Facially Expressed Emotion Labeling) und der Toronto Alexithymie Skala (TAS). Der FEEL erfasst die Fähigkeit, mimisch kodierte Basisemotionen zu erkennen. Die Kontrollgruppe bestand aus N=40 nach Alter und Bildung gematchten gesunden Probandinnen. Wie erwartet zeigten die Patientinnen keine Defizite in ihrer Emotionswahrnehmung aus Gesichtern, waren jedoch signifikant alexithymer als die Kontrolle. Alexithymie korrelierte bei den Patientinnen signifikant mit Maßen für negativen Affekt (SCL-90), wie schon vielfach beschrieben. Diese Untersuchung verdeutlicht den Unterschied zwischen der basalen Wahrnehmung einer Emotion anhand der Mimik (FEEL) und deren Interpretation im sozialen Kontext (TAS).
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".