The Impact of Self-Relevance and Valence on Word Processing: an ERP study
Notice bibliographique
Résumé
Social-cognition implicates a unique processing mechanism for self-relevant information, which has life-long adaptive outcomes. The well-established self-referential encoding task (SRET) specifically probes this self-referential bias, as well as the equally adaptive positivity bias. These two biases have primarily been examined in isolation, separately demonstrating improved endorsement and memory for positive (vs. negative), and self-relevant (vs. other-relevant) trait adjectives. The goal of the current study was to extend this research by simultaneously examining the effect of valence and self-relevance on behavioral indices of memory, and Event Related Potential (ERP) indices of attention and emotion processing at encoding. Using a within-subjects block design, participants viewed and endorsed (or not) positive and negative trait adjectives in terms of themselves (self-relevant block) or Harry Potter (other-relevant block). ERPs were time-locked to word onset and analyses focused on both the early Late Positive Potential (eLPP, 400-600 ms) reflecting sustained attention, and its late counterpart (lLLP, 600-1200ms) reflecting emotional processing. Following the SRET, participants completed unexpected recall and recognition tasks. Consistent with past studies, participants displayed a positivity bias, endorsing and remembering more positive (vs. negative) words. Additionally, participants displayed a self-referential bias, endorsing and remembering more self-relevant (vs. other-relevant) words. The ERP findings paralleled this behaviour, with larger amplitude for self- (vs. other) relevant items from 400-800ms, spanning the eLPP and part of the lLPP. Valence affected only the lLPP with an increased amplitude for positive (vs. negative) trait-adjectives from 600-1000ms. These results suggest the self-referencing and positivity biases might be discrete cognitive processes that do not interact. Self-referential processing seems to start earlier than valence processing, although both overlap around 600-800ms. Additionally, the positivity bias does not appear specific to self-relevant processing, but applies generally across social processing conditions. It appears these two biases have uniquely adaptive roles within social cognition. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».