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Record W589327811 · doi:10.71781/18327

Le visage de la douleur : informations efficientes pour la reconnaissance et impacts sur l’observateur

2012· dissertation· fr· W589327811 on OpenAlexfundno aff
Cynthia B. Roy

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’expression faciale de la douleur occupe un rôle central dans la communication de la douleur et dans l’estimation de l’intensité de la douleur vécue par autrui. Les propriétés du visage d’une personne en souffrance ont été investiguées principalement à l’aide de méthodes descriptives (e.g. FACS). L’introduction fait le point sur les connaissances de l’expression faciale de douleur et de la communication de cette expérience sur les plans comportemental et cérébral et souligne que les mécanismes et stratégies visuels utilisés par l’observateur pour parvenir à détecter la douleur dans le visage d’autrui demeurent très peu connus. L’étude des processus impliqués dans la reconnaissance de l’expression de la douleur est essentielle pour comprendre la communication de la douleur et éventuellement expliquer des phénomènes ayant des impacts cliniques considérables, tel que l’effet classique de sous-estimation de la douleur d’autrui. L’article 1 vise à établir à l’aide d’une méthode directe (Bubbles) les informations visuelles utilisées efficacement par l’observateur lorsqu’il doit catégoriser la douleur parmi les émotions de base. Les résultats montrent que parmi l’ensemble des caractéristiques du visage typique de la douleur, peu d’informations sont vraiment efficaces pour parvenir à cette discrimination et que celles qui le sont encodent la partie affective- motivationnelle de l’expérience d’autrui. L’article 2 investigue le pouvoir de ces régions privilégiées du visage de la douleur dans la modulation d’une expérience nociceptive chez l’observateur afin de mieux comprendre les mécanismes impliqués dans une telle modulation. En effet, s’il est connu que des stimuli ayant une valence émotionnelle négative, y compris des expressions faciales de douleur, peuvent augmenter les réponses spinales (réflexes) et supra-spinales (ex.: perceptives) de la douleur, l’information visuelle suffisante pour permettre l’activation des voies modulatrices demeure inconnue. Les résultats montrent qu’en voyant les régions diagnostiques pour la reconnaissance de l’expression faciale de douleur, la douleur perçue par l’observateur suite à une stimulation nociceptive est plus grande que lorsqu’il voit les régions les moins corrélées avec une bonne reconnaissance de la douleur. L’exploration post-expérimentale des caractéristiques de nos stimuli suggère que cette modulation n’est pas explicable par l’induction d’un état émotionnel négatif, appuyant ainsi un rôle prépondérant de la communication de la douleur dans la modulation vicariante de l’expérience douloureuse de l’observateur. Les mesures spinales ne sont toutefois pas modulées par ces manipulations et suggèrent ainsi que ce ne sont pas des voies cérébro-spinale qui sont impliquées dans ce phénomène.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.036

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

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 head0.015
GPT teacher head0.266
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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2012
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