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Enregistrement W2165761853 · doi:10.1080/13825585.2013.838201

Age-related differences in attentional bias for emotional faces

2013· article· en· W2165761853 sur OpenAlexaff
Jennifer C. Tomaszczyk, Myra A. Fernandes

Notice bibliographique

RevueAging Neuropsychology and Cognition · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNegativity biasAttentional biasValence (chemistry)Negativity effectEmotional valenceNegative informationDevelopmental psychologyYoung adultAudiologyCognitionCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research suggests an aging-related positivity effect in orienting to faces. However, these studies have eschewed direct comparison of orienting when positive and negative faces are presented simultaneously, thereby potentially underestimating the degree to which emotional valence influences such effects. In the current study younger and older adults viewed face pairs for 1000 ms, and upon face-pair offset indicated the location of a dot that appeared in the former location of one of the faces, to assess attentional orienting. When shown negative-neutral pairs, both age groups were biased to attend to negative faces, but when shown positive-negative pairs only younger adults showed a bias toward negative; older adults showed a lack of orienting toward either emotional face. Results suggest younger adults have a negativity bias in attention orienting regardless of the valence of nearby stimuli, whereas older adults show an absence of this bias when positive information is present.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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