Hearing fearful prosody impairs visual working memory maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Interference by distractors has been associated multiple times with diminished visual and auditory working memory (WM) performance. Negative emotional distractors in particular lead to detrimental effects on WM. However, these associations have only been seen when distractors and items to maintain in WM are from the same sensory modality. In this study, we investigate cross-modal interference on WM. We invited 20 participants to complete a visual change-detection task, assessing visual WM (VWM), while hearing emotional (fearful) and neutral auditory distractors. Electrophysiological activity was recorded to measure contralateral delay activity (CDA) and auditory P2 event-related potentials (ERP), indexing WM maintenance and distractor salience respectively. At the behavioral level, fearful prosody didn't decrease significantly working memory accuracy, compared to neutral prosody. Regarding ERPs, fearful distractors evoked a greater P2 amplitude than neutral distractors. Correlations between the two ERP potentials indicated that P2 amplitude difference between the two types of prosody was associated with the difference in CDA amplitude for fearful and neutral trials. This association suggests that cognitive resources required to process fearful prosody detrimentally impact VWM maintenance. That result provides a piece of additional evidence that negative emotional stimuli produce greater interference than neutral stimuli and that the cognitive resources used to process stimuli from different modalities come from a common pool.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».