Suffering more in imagination than in reality? Mental imagery and fear generalization
Notice bibliographique
Résumé
Mental imagery may represent a weaker form of perception and, thus, mental images may be more ambiguous than visual percepts. If correct, the acquisition of fear would be less specific for imagined fears in comparison to perceptual fears, perhaps facilitating broader fear generalization. To test this idea, a two-day differential fear conditioning experiment (N = 98) was conducted. On day one, two groups of participants underwent differential fear conditioning such that a specific Gabor patch orientation (CS+) was paired with mild shocks (US) while a second Gabor patch of orthogonal orientation (CS-) was never paired with shock. Critically, one group imagined the Gabor patches and the other group was visually presented the Gabor patches. Next, both groups were presented visual Gabor patches of similar orientations (GCS) to the CS+. On day two, to assess the persistence of imagined fear, participants returned to the lab and were tested on the GCS devoid of shock. For day one, in contrast to our primary hypothesis, both self-report and skin conductance response measures did not show a significant interaction between the GCS and groups. On day two, both measures demonstrated a persistence of imagined fear, without US delivery. Taken together, rather than demonstrating an overgeneralization effect, the results from this study suggest that imagery-based fear conditioning generalizes to a similar extent as perceptually acquired fear conditioning. Further, the persistence of imagery-based fear may have unique extinction qualities in comparison to perceptual-based fear.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».