Caffeine alters emotion and emotional responses in low habitual caffeine consumers
Notice bibliographique
Résumé
Caffeine reliably increases emotional arousal, but it is unclear whether and how it influences other dimensions of emotion such as emotional valence. These experiments documented whether caffeine influences emotion and emotion regulation choice and success. Low to abstinent caffeine consumers (maximum 100 mg/day) completed measures of state anxiety, positive and negative emotion, and salivary cortisol before, 45 min after, and 75 min after consuming 400 mg caffeine or placebo. Participants also completed an emotion regulation choice task, in which they chose to employ cognitive reappraisal or distraction in response to high and low intensity negative pictures (Experiment 1), or a cognitive reappraisal task, in which they employed cognitive reappraisal or no emotion regulation strategy in response to negative and neutral pictures (Experiment 2). State anxiety, negative emotion, and salivary cortisol were heightened both 45 and 75 min after caffeine intake relative to placebo. In Experiment 1, caffeine did not influence the frequency with which participants chose reappraisal or distraction, but reduced negativity of the picture ratings. In Experiment 2, caffeine did not influence cognitive reappraisal success. Thus, caffeine mitigated emotional responses to negative situations, but not how participants chose to regulate such responses or the success with which they did so.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».