Suggesting adds an edge to automaticity: measuring, elucidating, and understanding positive hypnotic hallucinations
Bibliographic record
Abstract
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).
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".