Exploring the generalisation of affect across related experiences: A study of affective bleed and memory precision
Notice bibliographique
Résumé
When positive or negative events occur in a context, memory can be reflected in how positively or negatively we judge that context, and also by whether, upon later remembering that emotional event, we can bring to mind the specific context in which it occurred. We examined each of these forms of associative memory, comparing performance when positive, negative, or neutral stimuli were paired with a context. By doing so, we could contribute to debates about how emotion affects associative binding. Participants intentionally formed associations between famous places and positive, negative, or neutral pictures. In Experiment 1, we observed shifts in judgments for places as a function of associated valence; effects summated over accumulated experiences. In Experiment 2, memory precision was examined by manipulating whether lures on a five-alternative forced-choice recognition, included different places or alternate views of the target. Results revealed emotional impairments in associative memory and a selective decrease in precision for negative pairs. Eye-tracking showed more saccades between pictures for remembered pairs, but less of these inter-item saccades when pictures were emotional. Overall findings suggest that positive and negative affect are transferred similarly through episodic associations, although the specificity of context transfer may be lessened for negative content.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».