Dispositional affect predicts attentional and conceptual breadth: Individual difference evidence for the importance of arousal and valence interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several studies have investigated the effect of induced mood state on attentional and cognitive breadth. Early studies concluded that inducing a positive mood state broadened attention and cognition, while inducing a negative mood state narrowed these. However, recent reports have suggested that when valence and motivational intensity are unconfounded, low motivational intensity promotes cognitive breadth, whereas high motivational intensity promotes cognitive narrowing. Here we examine whether self-reported dispositional affect (using the circumplex affect questionnaire) can predict attentional breadth (using both the global-local Navon letter task and the hierarchical shape task) and conceptual breadth (using both the Remote Associates Test and an object categorization task), with no mood manipulations or cues. For all four tasks, results showed a valence-activation interaction. Participants low in activation (arousal) and high in positive affect showed the greatest cognitive breadth, and participants high in activation and high in positive affect showed the least cognitive breadth. Participants low in positive affect showed intermediate breadth that was not influenced by activation. In contrast to existing theories of cognitive breadth that highlight the importance of valence, or motivational intensity or arousal alone, the present results suggest that the combination of activation and valence is key to predicting individual differences in both attentional and conceptual breadth such that cognitive breadth decreases with activation, but only for those with high positive affect. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».