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Enregistrement W2153965333 · doi:10.1891/1933-3196.2.4.247

A Working Memory Explanation for the Effects of Eye Movements in EMDR

2008· article· en· W2153965333 sur OpenAlexaff
Louise Maxfield, William T. Melnyk, Gordon Hayman

Notice bibliographique

RevueJournal of EMDR Practice and Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensLakehead UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesMultidisciplinary University Research Initiative
Mots-clésAutobiographical memoryCognitive psychologyPsychologyWorking memoryCLARITYEye movementDual (grammatical number)Action (physics)CognitionRecallNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has consistently demonstrated that performance is degraded when participants engage in two simultaneous tasks that require the same working memory resources. This study tested predictions from working memory theory to investigate the effects of eye movement (EM) on the components of autobiographical memory. In two experiments, 24 and 36 participants, respectively, focused on negative memories while engaging in three dual-attention EM tasks of increasing complexity. Compared to No-EM, Slow-EM and Fast-EM produced significantly decreased ratings of image vividness, thought clarity, and emotional intensity, and the more difficult Fast-EM resulted in larger decreases than did Slow-EM. The effects on emotional intensity were not consistent, with some preliminary evidence that a focus on memory-related thought might maintain emotional intensity during simple dual-attention tasks (Slow-EM, No-EM). The findings of our experiments support a working memory explanation for the effects of EM dual-attention tasks on autobiographical memory. Implications for understanding the mechanisms of action in EMDR are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations169
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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