Divided attention at encoding or retrieval interferes with emotionally enhanced memory for words
Notice bibliographique
Résumé
Emotional information is typically better remembered than neutral information. We asked whether emotional, compared to neutral, words were less vulnerable to the detrimental effects of divided attention. In two experiments, undergraduate students intentionally encoded words of intermixed valence (neutral, negative, or positive) and arousal (neutral, high, or low). Following a filled delay, memory was assessed with a free recall test. In Experiment 1, participants encoded visually-presented words under either full attention (FA; no distracting task) or divided attention (DA; concurrently making animacy decisions to auditorily-presented distractor words) in a counterbalanced, within-subjects design. As expected following FA at encoding, recall was significantly enhanced for negative compared to neutral words. Following DA at encoding, recall was significantly impaired across all valences. Critically, DA at encoding also eliminated the memory benefit for negative information: recall of negative words was no longer significantly different from neutral or positive words. In Experiment 2, we manipulated attention at retrieval rather than encoding. Remarkably, results from Experiment 1 were replicated: DA eliminated the well-known emotionality boost for negative words. In both experiments, memory for positive words did not significantly differ from neutral. Findings suggest that DA during either encoding or retrieval can interfere with the specific mechanisms by which negative emotion typically improves memory.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».