Suppressing sex and money: Response inhibition leads to devaluation of motivationally salient visual stimuli
Notice bibliographique
Résumé
Stimuli that are ignored or otherwise inhibited during the course of a visual task typically receive more negative evaluations than stimuli that are the targets of attention or a behavioural response. This distractor devaluation effect occurs, not only for stimuli that are otherwise affectively neutral, but also for images that are clearly positive or negative in valence (Fenske et al.,VSS, 2009). This suggests that inhibition may elicit negative affect for task-irrelevant items, regardless of their a priori affective status. Here we examine whether similar effects occur for motivationally salient stimuli-- images of men and women that vary in sexual attractiveness (Exp. 1) and abstract patterns associated with monetary loss or gain (Exp. 2)-- presented as ‘Go’ or ‘No-go’ items in a response-inhibition task. Affective evaluations obtained after the Go/No-go task revealed higher ratings, overall, for images depicting individuals of the sex matching the participants' pre-stated preference than for images depicting their non-preferred sex. Higher ratings were also obtained for gain-associated patterns than for loss-associated patterns. Importantly, the magnitude of inhibition-related devaluation, manifested as a reduction in ratings for ‘No-go’ items to which a response was withheld compared to ‘Go’ items to which a response was made, was similar for all images regardless of their prior motivational status. These findings raise the possibility that attentional and behavioural inhibition trigger an avoidance response that can modify the reward value associated with a visual object. Findings are discussed in terms of potential applications of cognitive tasks for modulating the pathologically-high salience of stimuli associated with motivational disorders (e.g., drug-associated cues in addiction).
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».