Does emotion help or hinder reasoning? The moderating role of relevance.
Notice bibliographique
Résumé
Some prior research has shown that emotion impairs logicality in deductive reasoning tasks, while other research suggests improved performance with emotional contents. We suggest that relevance, whether the affective state is associated with the semantic contents of the reasoning task, may be crucial in explaining these apparently inconsistent findings. This hypothesis is based on a framework distinguishing between integral emotions, where affective responses are evoked by the semantic contents of the target task, and incidental emotions, where affective responses are not related to the task. In 4 experiments we examined the effect of emotion on conditional reasoning when affective responses were relevant and irrelevant. We used images presented simultaneously with the reasoning stimuli (Experiments 1, 2, and 3) or videos presented prior to the reasoning stimuli (Experiment 4) that were either emotional or neutral and semantically related or not to the conditional statements. Results showed that emotion decreased the proportion of normatively correct responses only in the irrelevant condition. In the relevant condition, emotion did not produce reliable deleterious effects. We used reaction time and skin conductance measures to investigate the physiological and cognitive correlates of these effects. Results are discussed in terms of the distinction between incidental and integral emotions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».