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Enregistrement W2151745201 · doi:10.3389/fpsyg.2014.01334

Positivity effect in source attributions of arousal-matched emotional and non-emotional words during item-based directed forgetting

2014· article· en· W2151745201 sur OpenAlexafffund
Sara N. Gallant, Lixia Yang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyForgettingMotivated forgettingSocioemotional selectivity theoryValence (chemistry)AttributionArousalCognitive psychologyDevelopmental psychologyEmotional valenceAffect (linguistics)CognitionSocial psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consistent with their emphasis on emotional goals, older adults often exhibit a positivity bias in attention and memory relative to their young counterparts (i.e., a positivity effect). The current study sought to determine how this age-related positivity effect would impact intentional forgetting of emotional words, a process critical to efficient operation of memory. Using an item-based directed forgetting task, 36 young and 36 older adults studied a series of arousal-equivalent words that varied in valence (i.e., positive, negative, and neutral). Each word was followed by a cue to either remember or forget the word. A subsequent "tagging" recognition task required classification of items as to-be-remembered (TBR), to-be-forgotten (TBF), or new as a measure of directed forgetting and source attribution in participants' memory. Neither young nor older adults' intentional forgetting was affected by the valence of words. A goal-consistent valence effect did, however, emerge in older adults' source attribution performance. Specifically, older adults assigned more TBR-cues to positive words and more TBF-cues to negative words. Results are discussed in light of existing literature on emotion and directed forgetting as well as the socioemotional selectivity theory underlying the age-related positivity effect.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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