Effet de la musique de fond sur le contrôle attentionnel : impact des variations individuelles d'anxiété
Notice bibliographique
Résumé
Au quotidien, nos ressources attentionnelles sont sollicitées de part et d’autre et la capacité à diriger notre attention sur une tâche et ignorer les distractions (le contrôle attentionnel) est cruciale. Pour mieux comprendre cette influence, les facteurs émotionnels pouvant moduler l’attention sont étudiés. L’omniprésence de la musique, et des émotions qu’elle induit, dans les activités quotidiennes soulève des questions quant à son effet sur cette capacité. Les résultats des études explorant l’effet de la musique de fond sur le contrôle attentionnel sont divergents, ils sont parfois nuisibles ou nuls, mais généralement bénéfiques. Il est possible que cette divergence s’explique par la diversité des caractéristiques émotionnelles (p.ex. le caractère relaxant ou stimulant) de la musique de fond utilisée dans les études. Le contrôle attentionnel peut également être modulé par les variations individuelles de l’anxiété (p.ex. des niveaux faible ou élevé de l’état et du trait d’anxiété). Considérer (a) les niveaux d’activation de la musique de fond et (b) des variations individuelles d’anxiété pourrait clarifier comment le contrôle attentionnel est influencé dans la vie quotidienne. Pour cela, deux groupes tirés d’une population adulte non-clinique ont été testés, un ayant un niveau d’état et de trait d’anxiété faible et un autre ayant un niveau d’état et de trait d’anxiété plus élevé. Tous les participants ont réalisé la tâche Flanker dans trois conditions : avec la présentation de musiques stimulantes et relaxantes, ainsi qu’en silence. Les résultats indiquent que l’effet Flanker est similaire entre les trois conditions pour le groupe à anxiété faible. En revanche, pour le groupe à anxiété plus élevée, l’effet Flanker est significativement augmenté avec la musique relaxante comparativement au silence. Ces résultats suggèrent que l’effet de l’activation de la musique de fond sur le contrôle attentionnel varie selon le niveau d’anxiété.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».