Complete the triangulation: Quantifying differential fear conditioning with a noninterfering and sensitive behavioral measure along with self‐report and physiological measures
Notice bibliographique
Résumé
According to the multicomponent view, emotion is expressed through subjective feelings and thoughts, physiological activation, and behavioral responses. In human fear conditioning research, the former two are much more popular than the third category. One concern is that concurrent behavioral probes may interfere with the conditioning process. To allow triangulation of emotion research through simultaneous employment of subjective, physiological, and behavioral measurement, it is necessary to find behavioral measures that meet the criteria of causing no interference while being sensitive to conditioning. In this study, a basic visual attention task was examined in terms of its impact on differential fear conditioning as measured by both subjective (i.e., self-reported fear and shock estimation) and physiological (i.e., skin conductance response/SCR) expression; and its ability to detect fear conditioning indicated by a reaction time (RT) or accuracy difference between the two conditioned stimuli (CS+ vs. CS-). While participants in the probe group (n = 86) completed differential fear conditioning with the behavioral task, those in the no-probe group (n = 76) underwent conditioning by itself. Based on self-reported fear, shock estimation, and SCR, both groups successfully acquired differential fear with no apparent between-group difference in the degree of conditioning. In the probe group, RT but not accuracy exhibited a difference between CS+ and CS-. These findings suggest that the selected visual attention task does not interfere with differential fear conditioning measured via SCR and self-report and is a sensitive measure of differential conditioning. Exploratory individual analyses also revealed significant relationships between the above measures.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».