Modulation of attentional bias by hypnosis: Disentangling the effect of induction and suggestion
Notice bibliographique
Résumé
• Components of the hypnotic context modulate attentional bias in high suggestibles. • Induction and suggestion both contribute to this modulation. • A suggestion under hypnosis does not increase the size of the modulation. • The effects were not driven by session repetition or expectancy from verbal cues. • Our findings delineate the different components enabling hypnotic modulations. Hypnotic suggestions can modulate unintentional emotional processing. However, the specific contributions of hypnotic induction and suggestion — two central components of the hypnotic procedure — remain unclear. The present study aims to disentangle the effects of hypnotic induction and emotional numbing suggestion on the modulation of attentional bias in two experiments. In Experiment 1, high suggestible individuals (N = 34) performed an online emotional Stroop task in a two-by-two within-subject experimental design in which we crossed hypnotic induction and suggestion. Results show that both the emotional numbing suggestion — whether delivered within or outside the hypnotic context — and the relaxation-based hypnotic induction led to equivalent modulation of attentional bias. Experiment 2 tested the potential confounding effects of demand characteristics and of session repetition on the modulation of attentional bias in low suggestible individuals (N = 38). Results from this second experiment show no significant modulation of attentional bias across the four experimental sessions in this group. Our findings suggest that relaxation-based hypnotic induction and emotional numbing suggestion contribute to the modulation of attentional bias in high suggestible individuals. The results are discussed in line with socio-cognitive perspectives of the hypnotic induction, acting as a relaxation suggestion supporting emotional numbing effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».