Avaliação do reconhecimento facial de expressões emocionais: dados normativos do Gandra-BARTA
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo: Obter as fórmulas normativas de uma prova de avaliação do reconhecimento emocional de expressões faciais o Gandra-BARTA. Metodologia: A uma amostra de 166 participantes sem queixas subjetivas de memória e completamente independentes nas atividades de vida diária, foram administradas as seguintes provas: Gandra-BARTA; Montreal Cognitive Assessment (MoCA); Inventário de Depressão de Beck-II (BDI-II). Resultados: A idade foi a única variável preditora do tempo de execução da prova. A variância do número de acertos no total da prova e da expressão nojo, é explicada pelos resultados obtidos no MoCA. A identificação da emoção tristeza, é predita pelo sexo. A identificação das emoções alegria e medo, é explicada pela escolaridade. A identificação da emoção raiva e da emoção surpresa, são explicadas pela idade. A identificação das expressões faciais neutras, é explicada em 51,6% pelos resultados obtidos no MoCA . Conclusão: A disponibilização das equações normativas, com as correções para a idade, anos de escolaridade, sexo e resultado no MoCA, permite o uso do Gandra-BARTA em contexto clínico.
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 | 0.010 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".