Emotion and list context modulate the impact of expectation on memory formation
Notice bibliographique
Résumé
Emotional events are often remembered more vividly than neutral ones, and unexpected events also tend to receive enriched encoding. However, little is known about how emotional valence and expectation violations jointly shape episodic memory. This study examined their combined influence by orthogonally manipulating emotional content and expectation during encoding. Participants first learned predictive contingencies in a rule-learning task. An encoding phase followed, in which some stimuli violated established expectations, while emotional content was manipulated orthogonally to expectation. Recognition memory was then tested for expected and unexpected stimuli. In mixed-valence lists (Experiment 1), unexpected stimuli enhanced recollection for negative and neutral items but not for positive ones. When arousal was matched across valence (Experiment 2), the benefit shifted to unexpected positive and neutral stimuli. In purely emotional lists (Experiment 3), the effect of expectation violations on recollection was diminished, and memory was shaped primarily by valence, with negative stimuli eliciting greater recollection than positive ones. These findings show that the mnemonic benefit of unexpected events is not uniform but varies with valence, arousal, and list composition. They support layered models of distinctiveness, suggesting that memory emerges from the interaction of item-level expectancy, emotional salience, and contextual variability.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».