Self-prioritization and perceptual matching: The effects of temporal construal
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has revealed that self-referential processing enhances perceptual judgments - the so-called self-prioritization effect. The extent and origin of this effect remains unknown, however. Noting the multifaceted nature of the self, here we hypothesized that temporal influences on self-construal (i.e., past/future-self continuity) may serve as an important determinant of stimulus prioritization. Specifically, as representations of the self increase in abstraction as a function of temporal distance (i.e., distance from now), self-prioritization may only emerge when stimuli are associated with the current self. The results of three experiments supported this prediction. Self-relevance only enhanced performance in a standard perceptual-matching task when stimuli (i.e., geometric shapes) were connected with the current self; representations of the self in the future (Expts. 1 & 2) and past (Expt. 3) failed to facilitate decision making. To identify the processes underlying task performance, data were interrogated using a hierarchical drift diffusion model (HDDM) approach. Results of these analyses revealed that self-prioritization was underpinned by a stimulus bias (i.e., rate of information uptake). Collectively, these findings elucidate when and how self-relevance influences decisional processing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».