Emotional Nuance Enhances Verbatim Retention of Written Materials
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have demonstrated that details of verbal material are retained in memory. Further, converging evidence points to a memory-enhancing effect of emotion such that memory for emotional events is stronger than memory for neutral events. Building upon this work, it appears likely that verbatim sentence forms will be remembered better when tinged with emotional nuance. Most previous studies have focused on single words. The current study examines the role of emotional nuance in the verbatim retention of longer sentences in written material. In this study, participants silently read transcriptions of spontaneous narratives, half of which had been delivered within a context of emotional expression and the other half with neutral expression. Transcripts were taken from selected narratives that received the highest, most extreme ratings, neutral or emotional. Participants identified written excerpts in a yes/no recognition test. Results revealed that participants' verbatim memory was significantly greater for excerpts from emotionally nuanced narratives than from neutral narratives. It is concluded that the narratives, pre-rated as emotional or neutral, drove this effect of emotion on verbatim retention. These findings expand a growing body of evidence for a role of emotion in memory, and lend support to episodic theories of language and the constructionist account.
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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) | 0,001 | 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 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 ».