Lateralized Affective Word Priming and Gender Effect
Notice bibliographique
Résumé
Affective priming research suggests that processing of affective words is a quick and short lived process. Using the divided visual field (DVF) paradigm, investigations of the lateralization of affective word processing have yielded inconsistent results. However, research on semantic processing of words generally suggests that the left hemisphere (LH) is the location where rapid processing occurs. We investigated the processing of affective (emotional) words using a combination of the DVF and affective priming paradigms, and four stimulus onset asynchronies (SOAs)—0, 150, 300, and 750 ms. The priming pattern yielded by males (n=32) showed quick priming (at 0-ms SOA) of affective words in the LH; there was slower right hemisphere (RH) priming of affective words (at 750-ms SOA). In females (n=28), both hemispheres were associated with quick priming of affective words (at 300-ms SOA in the LH and at 150-ms SOA in the RH). Results demonstrate the capability of both cerebral hemispheres in the processing of words with affective meaning, along with leading role of the left hemisphere in this process. This is similar to the results of semantic research that suggest access to word meanings occurs in both hemispheres, but different mechanisms might be involved. While the LH seems to prime affective words quickly regardless of gender, gender differences are likely in the RH in that affective word processing probably occurs slowly in males but rapidly in females. This gender difference may result from increased sensitivity to the emotional feature of affective words in females.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».