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Enregistrement W4384698274 · doi:10.1002/acp.4115

Examining the effects of negative emotion and interviewing procedure on eyewitness recall

2023· article· en· W4384698274 sur OpenAlexafffund
Mark Snow, Joseph Eastwood

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyRecallEyewitness memoryWitnessContext (archaeology)Cognitive interviewEyewitness testimonyAutobiographical memoryInterviewCognitionAffect (linguistics)Cognitive psychologyArousalSuggestibilityMemory errorsDevelopmental psychologySocial psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Witnessing or experiencing a crime can be emotionally distressing and this emotional reaction can affect the formation and retrieval of event‐related memory. Extant eyewitness research, however, has generated inconsistent conclusions regarding the effects of emotional arousal on eyewitness memory. In the present experiment, we used a mock witness paradigm to attempt to remedy several methodological limitations that have persisted in the literature and shed light on the effects of emotional memory within an investigative interviewing context. Participants ( N = 132) viewed either a Negative or Neutral video and either immediately or one week later provided their account of the video in a virtual interview procedure, consisting of either cognitive interview‐ based instructions or a free recall. Negative emotion was associated with selectively enhanced recall for the central aspects of the video. Participants who viewed the Negative video reported more details that were central to the target video than did those who viewed the Neutral video. The present findings highlight the potential for negative emotional events to lead to focally enhanced recall performance.

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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,366

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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