Facing fear: The effect of emotional expressions on visual short-term memory for faces
Notice bibliographique
Résumé
Visual short-term memory (VSTM) is capacity-limited, with most people able to keep no more than 3 – 4 simple items in VSTM at any given time (Luck & Vogel, 1997). Notably, as the complexity of stored items increases, capacity seems to decrease suggesting that this range may represent the upper limit of VSTM capacity (Alvarez & Cavanagh, 2005). Is there anything that can offset the trade-off between stimulus complexity and VSTM capacity? Recent studies using face stimuli — which are visually complex — suggest that our extensive experience with faces translates into a VSTM advantage for upright but not inverted faces (Curby & Gauthier, 2007). Here, we connect this line of research to a large body of research showing that emotion can benefit memory. Although such memory-emotion studies have typically pertained to long-term memory, we investigate whether faces signaling emotion have a VSTM advantage over those that are more neutral, and if so whether this effect depends on encoding time (as might be suggested based on work by Maljkovic & Martini, 2005). We measured VSTM capacity for faces with either neutral or fearful expressions under long (4000 ms) or short (1000 ms) encoding durations. To control for basic perceptual differences between the fearful and neutral faces while decreasing the salience of emotional expression, we also tested the same faces in an inverted orientation. Results revealed that VSTM for emotional faces was larger than that for neutral faces, but that this VSTM advantage was limited to upright faces and was equivalent across long and short encoding conditions. In order to clarify the nature of this main finding, we report additional studies probing the impact of more limited encoding durations on this VSTM advantage.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».