The influence of peripheral emotions on inhibitory control among children
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigated the cognitive-emotional interplay by measuring the effects of executive competition (Pessoa, 2013), i.e., how inhibitory control is influenced when emotional information is encountered. Sixty-three children (8 to 9 years of age) participated in an inhibition task (central task) accompanied by happy, sad, or neutral emoticons (displayed in the periphery). Typical interference effects were found in the main task for speed and accuracy, but in general, these effects were not additionally modulated by the peripheral emoticons indicating that processing of the main task exhausted the limited capacity such that interference from the task-irrelevant, peripheral information did not show (Pessoa, 2013). Further analyses revealed that the magnitude of interference effects depended on the order of congruency conditions: when incongruent conditions preceded congruent ones, there was greater interference. This effect was smaller in sad conditions, and particularly so at the beginning of the experiment. These findings suggest that the bottom-up perception of task-irrelevant emotional information influenced the top-down process of inhibitory control among children in the sad condition when processing demands were particularly high. We discuss if the salience and valence of the emotional stimuli as well as task demands are the decisive characteristics that modulate the strength of this relation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».