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Enregistrement W1534689589 · doi:10.1002/9781118900772.etrds0079

Dissociating Enhancing and Impairing Effects of Emotion on Cognition

2015· other· en· W1534689589 sur OpenAlexaff
Florin Dolcos, Ekaterina Denkova

Notice bibliographique

RevueEmerging Trends in the Social and Behavioral Sciences · 2015
Typeother
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologyDistractionCognitive psychologyTask (project management)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Emotion is a “double‐edged sword” that can either enhance or hinder various aspects of our cognition and behavior. The emotional charge of an event can increase attention to and memory for that event, whereas task‐irrelevant emotional information may lead to increased distraction and impaired performance in ongoing cognitive tasks. These opposing effects of emotion can be identified at different levels, both within the same cognitive process and across different processes, and could also be identified at more general levels, such as in the case of the response to stress. The present review discusses emerging evidence regarding factors that influence opposite effects of emotion on cognition in healthy functioning, and how they may be linked to clinical conditions. These issues are important for understanding mechanisms of emotion‐cognition interactions in healthy functioning and in emotional disturbances, where both of these effects are exacerbated and tend to co‐occur. Overall, the present review highlights the need to consider the various factors that can influence enhancing or impairing effects of emotion on cognition, in studies investigating emotion‐cognition interactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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