The Role of Schematic Support and Emotional Valence in Associative Memory in Young and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the combined effect of positive facial expressions and prior knowledge on the associative memory of young and older adults. When asked to remember the association between paired items (i.e., associative memory), older adults tend to perform significantly worse than young adults. However, older adults’ associative memory performance can be ameliorated by high levels of schematic support from previous knowledge. Additionally, older adults tend to show a bias in attention and memory towards positive information, a phenomenon named the positivity effect. However, there is a gap in the literature about whether valence, such as the emotional expression of facial stimuli, will interact with or moderate the beneficial effect of schematic support on older adults’ associative memory. The current study aimed to examine this question by testing young and older adults on their memory for low schematic name-face and high schematic occupation-face associations of difference valences (happy vs. angry emotional facial expression). Associative memory performance was indexed by recognition discrimination (i.e., Hit rate-False alarm rate). This study found that occupations were significantly better recognized than names, for both happy and angry pairs. However, the valence effect was present only for occupation-face pairs, with a better recognition for positive pairs, in both age groups. The findings suggest that schematic support is an effective associative memory booster strategy that facilitates the valence memory advantage for positive over negative pairs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».