Reliving emotional personal memories: Affective biases linked to personality and sex-related differences.
Notice bibliographique
Résumé
Although available evidence suggests that the emotional valence and recollective properties of autobiographical memories (AMs) may be influenced by personality- and sex-related differences, overall these relationships remain poorly understood. The present study investigated these issues by comparing the effect of general personality traits (extraversion and neuroticism) and specific traits linked to emotion regulation (ER) strategies (reappraisal and suppression) on the retrieval of emotional AMs and on the associated postretrieval emotional states, in men and women. First, extraversion predicted recollection of positive AMs in both men and women, whereas neuroticism predicted the proportion of negative AMs in men and the frequency of rehearsing negative AMs in women. Second, reappraisal predicted positive AMs in men, and suppression predicted negative AMs in women. Third, while reliving of positive memories had an overall indirect effect on postretrieval positive mood through extraversion, reliving of negative AMs had a direct effect on postretrieval negative mood, which was linked to inefficient engagement of suppression in women. Our findings suggest that personality traits associated with positive affect predict recollection of positive AMs and maintenance of a positive mood, whereas personality traits associated with negative affect, along with differential engagement of habitual ER strategies in men and women, predict sex-related differences in the recollection and experiencing of negative AMs. These findings provide insight into the factors that influence affective biases in reliving AMs, and into their possible link to sex-related differences in the susceptibility to affective disorders.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».