Positive autobiographical memory recall does not influence temporal discounting: an internal meta-analysis of experimental studies
Notice bibliographique
Résumé
People tend to discount the value of future rewards as the delay to receiving them increases. This phenomenon, known as temporal discounting, has been proposed to underlie many impulsive behaviors, such as drug abuse and overeating. Furthermore, steep temporal discounting has been observed in people with addiction and other impulsive disorders. Given the potential role of temporal discounting in maladaptive behaviors, there have been many efforts to find experimental manipulations that reduce temporal discounting, with the hope that these manipulations can be adapted into interventions with clinical utility. One class of manipulations that has held some promise involves recalling positive autobiographical memories prior to making intertemporal choices. Just as imagining positive personal events in the future has been shown to reduce temporal discounting, a few studies have shown that recalling positive events from the past reduces temporal discounting, especially if memory retrieval evokes positive affective states, such as gratitude and nostalgia. However, we failed to replicate these findings. Here we present a meta-analysis combining data from 14 studies done by the authors (n = 603) that involved within-subjects positive memory recall-based manipulations. In each study, temporal discounting was assessed using a monetary intertemporal choice task. The average effect size was small and not significantly different from zero. This finding helps elucidate the neurocognitive mechanisms of temporal discounting; whereas engaging the episodic memory system to imagine future events might promote more patience, engaging the episodic memory system to imagine past events does not.
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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 | 0,022 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».