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Enregistrement W3165689364 · doi:10.1002/acp.3877

How emotion influences the details recalled in autobiographical memory

2021· article· en· W3165689364 sur OpenAlexafffund
Victoria Wardell, Christopher R. Madan, Taylyn J. Jameson, Chantelle M. Cocquyt, Katherine J. Checknita, Hallie Liu, Daniela J. Palombo

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAutobiographical memoryMnemonicPsychologyRecallCognitive psychologyPerceptionChildhood amnesiaEpisodic memoryMemory errorsChildhood memoryCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A wealth of research suggests that emotion enhances memory. Yet, this enhancement is not uniform. While some theories posit that emotion enhances memory for sensory/perceptual information, such an enhancement has not been observed in mnemonic detail production. However, a focus on remote events (often more semanticized) may be masking an effect. Focusing on perceptual details, we examined the effects of emotion on mnemonic detail, sampling both remote and recent autobiographical events. We administered the Autobiographical Interview, a protocol that parses autobiographical details into categories (perceptual, event, emotion/thoughts, place, and time). Participants ( N = 56) recalled memories that were positive, negative, and neutral from recent (≲3 months old) and remote (~1–5 years old) time periods. Recollection of perceptual details did not differ for emotional versus neutral memories at either retention interval. However, emotion affected memory for other detail types, contingent on time period. Our findings enrich our understanding of the nuance of emotional memory.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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