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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

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嵌套状态模型：一种基于现象学的心智模型

THE NESTED STATES MODEL: A PHENOMENOLOGICALLY-GROUNDED MODEL OF THE MIND

嵌套状态模型通过描述体验的层级结构及其在不同时间尺度上的变化，提出将现象学发现与临床应用及神经系统层面的动力学模型相联系。

本研究旨在提出一种心智模型，将现象学精神病理学的发现整理为可用于日常临床实践的形式，并与生物学研究建立联系。这是一份理论模型的学术海报展示，未报告样本或实证数据。根据该模型，体验状态具有层级结构（思维／意象／感觉、情绪状态、存在性情感、动机状态、唤醒水平、体验到的身体）；每一层均以其特有的时间尺度变化，背景状态则限制前景状态出现的概率。模型以饥饿引发的易怒（hanger）为例，通过状态转移概率展示这一过程：饥饿这一动机状态以0.9的概率促成不耐烦的存在性情感，而平静情感的概率为0.1；不耐烦以0.8的概率促成愤怒、以0.2的概率促成喜悦，愤怒又以0.9的概率促成一句粗鲁的话；当限制放宽时，平静的概率为0.6，羞耻的概率为0.7，懊悔念头的概率为0.9。该框架被用于系统整理Fusar-Poli及其同事（2023年，World Psychiatry）对抑郁体验的描述，并将症状归入相应层级。该模型可形式化为循环神经网络（recurrent neural network），其中每个状态都是网络的一个吸引子（attractor）状态；模型提出，在抑郁状态下，系统所游走的状态范围会收窄，主要局限于负性心境和情绪。综上，该模型认为，脑状态同样呈现出由具有不同持续时间尺度的层级组成的嵌套结构，并建议通过建立现象学分类体系与神经分类体系之间的结构同源关系，在相近的细节层次上整合体验过程与神经过程。

全部 WCP 2026 摘要