Testing the impact of emotional mood and cue characteristics on detailed autobiographical memory retrieval.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Autobiographical memory retrieval is impacted by emotion, whether from an individual's mood state or a retrieval cue. Here, we addressed two questions concerning how emotion from these two sources affects the remembering of autobiographical experiences. The first question concerns whether emotional mood and retrieval cues both reliably impact the details and content of a recalled autobiographical memory. The second question concerns to what extent distinct emotional dimensions of retrieval cues-valence and arousal-individually impact the way these memories are recalled. Across three experiments, young adult participants described the details of autobiographical experiences in response to cue words that varied in emotional valence (Experiment 1) or both emotional valence and arousal (Experiments 2 and 3) under two mood states (happy or sad). Memory descriptions were scored for the number of specific episodic (internal) and nonepisodic (external) details as well as for overall emotional tone. Experiment 1 demonstrated that cue valence more reliably predicted the number of episodic details and tone of the memories than mood. Experiment 2 and 3 further explored this reported cue effect by comparing memory recollection to cues that systematically varied in both valence and arousal. Generally, we found that highly arousing cues led to memories described with more episodic details while cue valence predicted the emotional tone of the memory. We discuss how these dimensions of emotionality (i.e., valence and arousal) bias cued autobiographical memory recall and the implications these results have on models of memory. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle