The role of selective attention in the positivity offset: Evidence from event related potentials
Notice bibliographique
Résumé
Some research suggests that positive and negative valence stimuli may be processed differently. For example, negative material may capture and hold attention more readily than equally arousing positive material. This is called the negativity bias, and it has been observed as both behavioural and electroencephalographic (EEG) effects. Consequently, it has been attributed to both automatic and elaborative processes. However, at the lowest levels of arousal, faster reaction times and stronger EEG responses to positive material have been observed. This is called the positivity offset, and the underlying cognitive mechanism is less understood. To study the role of selective attention in the positivity offset, participants completed a negative affective priming (NAP) task modified to dissociate priming for positive and negative words. The task required participants to indicate the valence of a target word, while simultaneously ignoring a distractor. In experiment 1, a behavioural facilitation effect (faster response time) was observed for positive words, in stark contrast to the original NAP task. These results were congruent with a previously reported general categorization advantage for positive material. In experiment 2, participants performed the task while EEG was recorded. In additional to replicating the behavioural results from experiment 1, positive words elicited a larger Late Positive Potential (LPP) component on ignored repetition relative to control trials. Surprisingly, negative words elicited a larger LPP than positive words on control trials. These results suggest that the positivity offset may reflect a greater sensitivity to priming effects due to a more flexible attentional set.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».