Parallel effects of processing fluency and positive affect on familiarity-based recognition decisions for faces
Notice bibliographique
Résumé
According to attribution models of familiarity assessment, people can use a heuristic in recognition-memory decisions, in which they attribute the subjective ease of processing of a memory probe to a prior encounter with the stimulus in question. Research in social cognition suggests that experienced positive affect may be the proximal cue that signals fluency in various experimental contexts. In the present study, we compared the effects of positive affect and fluency on recognition-memory judgments for faces with neutral emotional expression. We predicted that if positive affect is indeed the critical cue that signals processing fluency at retrieval, then its manipulation should produce effects that closely mirror those produced by manipulations of processing fluency. In two experiments, we employed a masked-priming procedure in combination with a Remember-Know (RK) paradigm that aimed to separate familiarity- from recollection-based memory decisions. In addition, participants performed a prime-discrimination task that allowed us to take inter-individual differences in prime awareness into account. We found highly similar effects of our priming manipulations of processing fluency and of positive affect. In both cases, the critical effect was specific to familiarity-based recognition responses. Moreover, in both experiments it was reflected in a shift toward a more liberal response bias, rather than in changed discrimination. Finally, in both experiments, the effect was found to be related to prime awareness; it was present only in participants who reported a lack of such awareness on the prime-discrimination task. These findings add to a growing body of evidence that points not only to a role of fluency, but also of positive affect in familiarity assessment. As such they are consistent with the idea that fluency itself may be hedonically marked.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».