Interaction of Emotion and Cognition in the Processing of Textual Material
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive psychology and cognitive science have only recently come to acknowledge that human beings are not “pure” cognitive systems, and that emotions may be more than simply another form of cognition. This paper presents recent theoretical issues on the interaction of cognition with emotion, drawing on findings from evolutionary, neurobiological and cognitive research. These findings indicate that emotions have a fundamental and, often, universal importance for human cognitive functioning. Advanced cognitive processing, such as the processing required for text comprehension and translation, most of the time follows after a first, primary appraisal of the emotional impact of the information on the reader. This type of appraisal is momentary, non-conscious and non-cognitive, and is carried out by some system in the organism that functions with its own distinctive rules, different from those of the cognitive system. Emotional appraisal of the information sets the mode in which the organism (including its cognitive processes) will operate. Evidence suggests that negative emotions can instantly and non-consciously increase processing effort and time and decrease cognitive capacity, while on the other hand, positive emotions generally increase cognitive resources and expand attention and creativity. This implies that both cognitive processing of textual information, as well as its outcome, are influenced not only by the interpreters cognitive skill or by the emotional features of the text per se (the emotional impact that the writer has attempted to generate), but also (and perhaps most importantly) by the subjective emotional significance that the information has for each individual interpreter.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».