Consequences of visual selective attention for evaluations of affectively positive and negative stimuli
Notice bibliographique
Résumé
In visual attention tasks, stimuli that must be ignored or otherwise inhibited for accurate performance subsequently receive more negative evaluations than novel stimuli or those seen as the targets of attention (e.g., Raymond, Fenske & Tavassoli, 2003). Such distractor devaluation effects have been taken as evidence that the application of attentional inhibition has negative affective consequences for visual stimuli (Fenske & Raymond, 2006). This view predicts that inhibited stimuli should be rated more negatively regardless of their a priori affective status. Here we test a competing hypothesis that attentional inhibition does not impact subsequent evaluations by eliciting a negative affective response, per se, but acts instead to affectively ‘neutralize’ a distracting stimulus. This alternate view posits an inhibition-related attenuation of emotional salience that should produce different effects depending on the valence of the ‘neutralized’ stimulus affect. By this view, attentional inhibition applied to affectively positive stimuli should depress subsequent ratings, whereas inhibition of affectively negative stimuli should enhance subsequent ratings. A pilot rating study was used to identify images of faces depicting people judged on average to be either trustworthy (affectively positive) or untrustworthy (affectively negative). Pairs of these affectively positive or negative faces were then presented to a new group of subjects in an attentional cuing task designed to associate attentional inhibition with one face from each pair. Trust judgments obtained in a subsequent evaluation phase revealed similar levels of devaluation for both sets of cued (inhibited) faces relative to the uncued (non-inhibited) faces. These results are inconsistent with an inhibitory ‘neutralization’ hypothesis, and are taken instead as evidence that attentional inhibition has negative affective consequences for visual stimuli, regardless of their prior affective status. Generating negative affect for previously distracting stimuli might serve to make it easier to avoid such items in future encounters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».