Is evaluative conditioning really uncontrollable? A comparative test of three emotion-focused strategies to prevent the acquisition of conditioned preferences.
Notice bibliographique
Résumé
Evaluative conditioning (EC) is defined as the change in the evaluation of a conditioned stimulus (CS) because of its pairing with a valenced unconditioned stimulus (US). Counter to views that EC is the product of automatic learning processes, recent research has revealed various characteristics of nonautomatic processing in EC. The current research investigated the controllability of EC by testing the effectiveness of 3 emotion-focused strategies in preventing the acquisition of conditioned preferences: (a) suppression of emotional reactions to the US, (b) reappraisal of the valence of the US, and (c) facial blocking of emotional responses. Although all 3 strategies reduced EC effects on self-reported evaluations by impairing recollective memory for CS-US pairings, they were ineffective in reducing EC effects on an evaluative priming measure. Regardless of the measure, effective control did not depend on the level of arousal elicited by the US. The results suggest that the 3 strategies can influence deliberate CS evaluations through memory-related processes, but they are ineffective in reducing EC effects on spontaneous evaluative responses. Implications for mental process theories of EC are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».