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Enregistrement W2040948448 · doi:10.1037/0894-4105.21.5.646

Congruency, attentional set, and laterality effects with emotional words.

2007· article· en· W2040948448 sur OpenAlexaff
Cheryl Techentin, Daniel Voyer

Notice bibliographique

RevueNeuropsychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLateralityStimulus (psychology)Cognitive psychologySet (abstract data type)AudiologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated the influence of attention and word-emotion congruency on auditory asymmetries with stimuli that include verbal and emotional components. Words were presented dichotically to 80 participants and were pronounced in either congruent or incongruent emotional tones. Participants were asked to identify the presence of a target word or emotion under 1 of 2 conditions. The blocked condition required detection of a word or emotional target in separate blocks. In the randomized condition, the target was changed across trials by means of a postcue. A right-ear advantage (REA) and a left-ear advantage (LEA) were found for word and emotion targets, respectively. However, the finding of a Condition x Stimulus Type x Ear x Congruency interaction indicated that in the randomized condition, a REA was obtained for words when the stimuli were congruent and a LEA was observed for emotions when the stimuli were incongruent. The findings suggest that randomizing the target reduced the influence of the attentional set established by blocking the target. It is likely that this promoted the detection of hemispheric interference in the randomized condition.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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