Preparing for the worst: Evidence that older adults proactively downregulate negative affect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Age-related differences in processing emotional stimuli are well established. However, previous studies have only assessed the impact of age on emotional processing and encoding in response to, not in anticipation of, emotional stimuli. In the current study, we investigated age-related differences in the impact of emotional anticipation on affective responses and episodic memory for emotional images. Young and older were scanned while encoding negative and neutral images preceded by cues that were either valid or invalid predictors of image valence. Participants were asked to rate the emotional intensity of the images and to complete an episodic recognition task immediately after scanning. Using multivariate behavioral partial least squares (PLS) analysis, we found that young and older adults recruit the same set of brain regions to differentially support emotional processing during the anticipation of emotional images. Specifically, anticipatory recruitment of the amygdala, ventromedial PFC, and hippocampus in older adults predicts reduced memory for negative than neutral images for older adults and the opposite for young adults. Seed PLS analyses further show inverse coupling between the amygdala and ventromedial PFC activation following negative cues, consistent with the top-down spontaneous suppression of negative affect. To the best of our knowledge, this is the first study to provide evidence that the “positivity effect” seen in older adults’ memory performance is related to the spontaneous suppression of negative affect in anticipation of, not just in response to, negative stimuli.
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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 ».