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Enregistrement W2166042254 · doi:10.5539/ijps.v5n2p52

The Emotional Content of Faces Interferes with Inhibitory Processing: An Event Related Potential Study

2013· article· en· W2166042254 sur OpenAlexvenueno aff
Julieta Ramos‐Loyo, Andrés A. González‐Garrido, Gregorio García-Aguilar, Yolanda del Río‐Portilla

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHappinessAngerFacial expressionEvent-related potentialCognitive psychologyEmotional expressionDevelopmental psychologySocial psychologyCognitionNeuroscienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emotional stimuli interfere with other kinds of stimuli processing because they capture attentional resources inaccordance with their adaptive importance. This suggests that it would be more difficult to inhibit emotionalfaces than neutral ones or objects. The present study evaluates the effects of facial emotional expressions oninhibitory processing using event-related brain potentials in a Go/NoGo paradigm. Event-related potentials wereobtained in healthy subjects during emotional inhibition tasks involving anger and happiness, compared tonon-emotional tasks based on simple objects and gender. Emotional tasks exhibited poorer performance thannon-emotional ones. P3 latencies were longer during response inhibition to emotional faces than those obtainedwhile inhibiting non-emotional stimuli. This study provides evidence that facial emotional content interfereswith response inhibition since it may elicit additional neural resource demands.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,325

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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