Positivity effect in source attributions of arousal-matched emotional and non-emotional words during item-based directed forgetting
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,001 | 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 ».