Sustaining attention in affective contexts during adolescence: age-related differences and association with elevated symptoms of depression and anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Sustained attention, a key cognitive skill that improves during childhood and adolescence, tends to be worse in some emotional and behavioural disorders. Sustained attention is typically studied in non-affective task contexts; here, we used a novel task to index performance in affective versus neutral contexts across adolescence (N = 465; ages 11–18). We asked whether: (i) performance would be worse in negative versus neutral task contexts; (ii) performance would improve with age; (iii) affective interference would be greater in younger adolescents; (iv) adolescents at risk for depression and higher in anxiety would show overall worse performance; and (v) would show differential performance in negative contexts. Results indicated that participants performed more poorly in negative contexts and showed age-related performance improvements. Those at risk of depression performed more poorly than those at lower risk. However, there was no difference between groups as a result of affective context. For anxiety there was no difference in performance as a function of severity. However, those with higher anxiety showed less variance in their reaction times to negative stimuli than those with lower anxiety. One interpretation is that moderate levels of emotional arousal associated with anxiety make individuals less susceptible to the distracting effects of negative stimuli.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».