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Enregistrement W2072499032 · doi:10.1080/02699931.2012.722527

Emotional stimuli exert parallel effects on attention and memory

2012· article· en· W2072499032 sur OpenAlexafffund
Deborah Talmi, Marilyne Ziegler, Jade I. Hawksworth, Safina Lalani, C. Peter Herman, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevueCognition & Emotion · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyArousalClothingDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because emotional and neutral stimuli typically differ on non-emotional dimensions, it has been difficult to determine conclusively which factors underlie the ability of emotional stimuli to enhance immediate long-term memory. Here we induced arousal by varying participants' goals, a method that removes many potential confounds between emotional and non-emotional items. Hungry and sated participants encoded food and clothing images under divided attention conditions. Sated participants attended to and recalled food and clothing images equivalently. Hungry participants performed worse on the concurrent tone-discrimination task when they viewed food relative to clothing images, suggesting enhanced attention to food images, and they recalled more food than clothing images. A follow-up regression analysis of the factors predicting memory for individual pictures revealed that food images had parallel effects on attention and memory in hungry participants, so that enhanced attention to food images did not predict their enhanced memory. We suggest that immediate long-term memory for food is enhanced in the hungry state because hunger leads to more distinctive processing of food images rendering them more accessible during retrieval.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,148 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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