Emotional content affects the fidelity of visual working memory recall

心理学 召回 工作记忆 认知心理学 认知 刺激(心理学) 忠诚 序列位置效应 短时记忆 提示语 价(化学) 情感配价 免费召回 内存错误 线索回忆 认知负荷 集合(抽象数据类型) 情景记忆 召回测试 记忆排练 任务(项目管理) 发展心理学 响应偏差 基本认知任务 备忘录
作者
Zeinab Haghian,Abdol‐Hossein Vahabie,Ehsan Rezayat
出处
期刊:Cognition & Emotion [Taylor & Francis]
卷期号:: 1-11
标识
DOI:10.1080/02699931.2025.2563056
摘要

Our working memory (VWM) is susceptible to distortions influenced by various sources. This study investigates how the emotional valence of faces leads to systematic biases in VWM recall. To explore this, we implemented a delayed-reproduction task using a cued recall from a memory set of three faces. Thirty-one participants recalled the emotional valence of a target face, specified by its serial position (1, 2, or 3), by selecting a response from a continuous spectrum of 19 morphed faces. Data were analyzed using Generalized Linear Mixed-Effects Models (GLMMs) to account for trial-to-trial dependencies and individual differences. The findings demonstrate a robust "diminished intensity" bias: intensely emotional faces, both happy and sad, were consistently recalled as being more neutral than they were. This central tendency effect was the primary source of recall error. The magnitude of this bias was further modulated by cognitive load (cued serial position) and trial history. Emotional content systematically distorts VWM representations, largely driven by a regression toward the mean. This suggests that fundamental cognitive mechanisms, such as central tendency bias, are key drivers of how emotional information is maintained and recalled, with recall fidelity being shaped by an interplay between stimulus intensity, cognitive load, and temporal dynamics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
田様应助西江月采纳,获得10
刚刚
zho发布了新的文献求助10
刚刚
2秒前
邓佳鑫Alan应助johnson7777采纳,获得10
2秒前
zycdx3906发布了新的文献求助10
3秒前
梅子黄发布了新的文献求助10
4秒前
shenl发布了新的文献求助10
4秒前
Xx.发布了新的文献求助10
5秒前
徐柯发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
科研通AI6.2应助傅夜采纳,获得10
6秒前
充电宝应助活泼万天采纳,获得20
7秒前
bkagyin应助堆堆采纳,获得10
7秒前
彭于晏应助温暖静竹采纳,获得10
8秒前
学霸业应助senli2018采纳,获得10
8秒前
执着烧鹅完成签到,获得积分10
9秒前
情怀应助ee采纳,获得10
9秒前
as发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
roger完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
12秒前
冰球上的火星完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
科研通AI6.4应助梅子黄采纳,获得10
13秒前
FWY完成签到,获得积分20
13秒前
14秒前
哈哈发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
美满语风关注了科研通微信公众号
15秒前
nn发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
苗瑞锋完成签到 ,获得积分10
17秒前
大个应助sand采纳,获得10
18秒前
小恐龙发布了新的文献求助10
18秒前
wxy发布了新的文献求助10
18秒前
天天向上完成签到 ,获得积分10
18秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7300472
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8918806
关于积分的说明 18888644
捐赠科研通 6965325
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3211133
关于科研通互助平台的介绍 2380360
邀请新用户注册赠送积分活动 2187852