Examining visual prior entry of semantic affective valences: positive is biased over negative
Notice bibliographique
Résumé
Affective valences of stimuli (e.g. positive or negative) influence perceptual prioritisation, with emotionally charged stimuli often attended to over neutral ones. However, there are two critical issues in interpreting the previous findings on affective biases: (1) reliance on Reaction Time (RT) measures, which have limitations in capturing subtle cognitive biases at different phases of visual processing, and (2) potential confounds from low-level visual features that can carry affective valence. To address these issues, we used a Temporal Order Judgement (TOJ) paradigm with semantic stimuli and Chinese characters due to their minimised perceptual variations. In this task, two stimuli were presented nearly simultaneously, and participants indicated which appeared first. If an engagement bias is present, participants would consistently perceive the biased stimulus as first appearing even when it was veridically the second (Prior Entry Effect). We specifically examined the direct competition between positive and negative valences at the semantic level. Our results revealed a consistent positive bias over negative stimuli, although its magnitude was smaller than biases observed with facial stimuli in prior research. These findings suggest that affective biases might occur at both semantic and visual levels, offering a more nuanced understanding of emotional attention.
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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 ».