Individual differences in affect and personality predict attentional and conceptual breadth
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have investigated the effect of induced mood state on attentional and cognitive breadth. Early studies concluded that inducing a positive mood state broadened attention and cognition, while inducing a negative mood state narrowed these. However, recent reports have suggested that when valence and motivational intensity are unconfounded, low motivational intensity promotes cognitive breadth, whereas high motivational intensity promotes cognitive narrowing. Here we examine whether self-reported dispositional affect (using the circumplex affect questionnaire) and approach/avoidance tendency (using the BIS/BAS Scale) can predict attentional breadth (using the global-local Navon letter task) and conceptual breadth (using the Remote Associates Test - RAT), with no mood manipulations or cues. Results showed that low arousal affect was positively associated with both measures of cognitive breadth. In contrast, approach motivation (BAS-Drive) was positively associated with a narrow attentional focus on the global-local task. Neither pleasant nor unpleasant valence (nor their difference) predicted any measure of cognitive breadth or focus. Overall, the results suggest the importance of arousal, motivational intensity and approach, as predictors of breadth of cognition. Finding that dispositional measures can also predict breadth of cognition suggests that affect and personality may underlie previously observed trait-like consistency in global-local bias. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».