What does cognitive control feel like? Effective and ineffective cognitive control is associated with divergent phenomenology
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive control is accompanied by observable negative affect. But how is this negative affect experienced subjectively, and are these feelings related to variation in cognitive control? To address these questions, 42 participants performed a punished inhibitory control task while periodically reporting their subjective experience. We found that within-subject variation in subjective experience predicted control implementation, but not neural monitoring (i.e., the error-related negativity, ERN). Specifically, anxiety and frustration predicted increased and decreased response caution, respectively, while hopelessness accompanied reduced inhibitory control, and subjective effort coincided with the increased ability to inhibit prepotent responses. Clarifying the nature of these phenomenological results, the effects of frustration, effort, and hopelessness-but not anxiety-were statistically independent from the punishment manipulation. Conversely, while the ERN was increased by punishment, the lack of association between this component and phenomenology suggests that early monitoring signals might precede the development of control-related subjective experience. Our results indicate that the types of feelings experienced during cognitively demanding tasks are related to different aspects of controlled performance, critically suggesting that the relationship between emotion and cognitive control extends beyond the dimension of valence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».