Positive Affect and Cognitive Restoration: Investigating the Role of Valence and Arousal
Notice bibliographique
Résumé
Positive moods are thought to restore self-control resources following depletion. However, it is not well understood whether this effect is due to affective valence (pleasantness), arousal (activation), or a combination of both. Across four studies, we set out to investigate the role of positive moods on cognitive and behavioral measures of self-regulation in an ego-depletion paradigm. In studies 1 and 2, we independently manipulated affective valence and arousal and assessed self-regulation with a Stroop task. Results did not suggest a restorative effect of either on cognitive resources. In study 3, we employed both behavioral (the 'handgrip task') and cognitive (Stroop) assessments of self-regulation. Again, no significant effect of mood was observed on the Stroop task. Additionally, participants did not persist significantly longer on the handgrip task following a positive mood induction. Finally, in study 4, high vs. low states of arousal were manipulated and self-regulation was assessed via pre- and post-manipulation Stroop performance. In study 4, Stroop performance improved slightly more across time points for those in the high arousal condition than for those in the low arousal condition. Therefore, across four studies, we failed to find a consistent pattern of results suggesting that positive moods restore cognitive resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».