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Enregistrement W2172059313 · doi:10.1037/0022-3514.93.5.897

The value-congruence model of memory for emotional experiences: An explanation for cultural differences in emotional self-reports.

2007· article· en· W2172059313 sur OpenAlexaff
Shigehiro Oishi, Ulrich Schimmack, Ed Diener, Chu Kim‐Prieto, Christie Napa Scollon, Dongwon Choi

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésCongruence (geometry)PsychologySocial psychologyAutobiographical memoryEmotional expressionValue (mathematics)Experience sampling methodDevelopmental psychologyRecallCognitive psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 3 studies, the authors found support for the value-congruence model that accounts for cultural variations in memory for emotional experiences. In Study 1, the authors found that in the made-in-the-U.S. scenario condition, European Americans were more accurate than were Asian Americans in their retrospective frequency judgments of emotions. However, in the made-in-Japan scenario condition, European Americans were less accurate than were Asian Americans. In Study 2, the authors demonstrated that value orientation mediates the CulturexType of Event congruence effect. In Study 3 (a daily event sampling study), the authors showed that the congruence effect was explained by the importance of parental approval. In sum, emotional events congruent with personal values remain in memory longer and influence retrospective frequency judgments of emotion more than do incongruent events.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations36
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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