Imagining Emotional Events Benefits Future-Oriented Decisions
Notice bibliographique
Résumé
How does imagining future events – whether positive or negative – influence our choices in the present? Prior work has shown the simulation of hypothetical future events, dubbed episodic future thinking, can alter the propensity to engage in delay discounting (the tendency to devalue future rewards) and does so in a valence specific manner. Some research shows that positive episodic future thinking reduces delay discounting, whereas negative future thinking augments it. However, more recent research indicates that both positive and negative episodic future thinking reduce delay discounting, suggesting an effect of episodic future thinking that is independent of valence (Bulley et al., 2019). In the present study, we sought to replicate and extend these latter findings. Here, participants (N = 604) completed an online study. In the baseline task, participants completed a delay discounting task. In the experimental task, they engaged in episodic future thinking before completing a second delay discounting task. Participants were randomly assigned to engage in either positive, neutral, or negative episodic future thinking. In accordance with Bulley et al., we found that episodic future thinking, regardless of valence, reduced delay discounting. Although episodic future thinking shifted decision-making in all conditions, the effect was stronger when participants engaged in positive episodic future thinking, even after accounting for personal relevance and vividness of imagined events. These findings suggest that episodic future thinking may promote future-oriented choices by contextualizing the future, and this effect is further strengthened when the future is tied to positive emotion.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».