Emotion down-regulation diminishes cognitive control: A neurophysiological investigation.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traditional models of cognitive control have explained performance monitoring as a "cold" cognitive process, devoid of emotion. In contrast to this dominant view, a growing body of clinical and experimental research indicates that cognitive control and its neural substrates, in particular the error-related negativity (ERN), are moderated by affective and motivational factors, reflecting the aversive experience of response conflict and errors. To add to this growing line of research, here we use the classic emotion regulation paradigm-a manipulation that promotes the cognitive reappraisal of emotion during task performance-to test the extent to which affective variation in the ERN is subject to emotion reappraisal, and also to explore how emotional regulation of the ERN might influence behavioral performance. In a within-subjects design, 41 university students completed 3 identical rounds of a go/no-go task while electroencephalography was recorded. Reappraisal instructions were manipulated so that participants either down-regulated or up-regulated emotional involvement, or completed the task normally, without engaging any reappraisal strategy (control). Results showed attenuated ERN amplitudes when participants down-regulated their emotional experience. In addition, a mediation analysis revealed that the association between reappraisal style and attenuated ERN was mediated by changes in reported emotion ratings. An indirect effects model also revealed that down-regulation predicted sensitivity of error-monitoring processes (difference ERN), which, in turn, predicted poorer task performance. Taken together, these results suggest that the ERN appears to have a strong affective component that is associated with indices of cognitive control and behavioral monitoring.
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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 découle