Développement de la VAAST en tant que mesure indirecte. // Development of the VAAST as an indirect measure
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ABG-138617
ADUM-74303 |
Thesis topic | |
| 2026-04-21 | Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant) |
Université Grenoble Alpes
GRENOBLE CEDEX 9 - Auvergne-Rhône-Alpes - France
Développement de la VAAST en tant que mesure indirecte. // Development of the VAAST as an indirect measure
- Psychology, neurosciences
Processus automatiques, Cognition incarnée, Mesure indirecte
Automatic processes, Grounded cognition, Indirect measure
Automatic processes, Grounded cognition, Indirect measure
Topic description
L'une des préoccupations les plus importantes de la psychologie est de prédire le comportement. C'est précisément l'ambition de la notion d'attitude (le plus souvent une évaluation positive ou négative), mesurée pendant longtemps à l'aide de questionnaires, ce qui soulève des problèmes de désirabilité sociale concernant les réponses fournies. Pour pallier cette difficulté, les chercheurs ont développé des mesures implicites ou indirectes, le plus souvent informatisées. Toutefois, bien que ces mesures soient généralement formulées en termes positifs/négatifs, la réaction la plus fondamentale des êtres vivants pourrait plutôt s'exprimer en termes d'approche/évitement. Dans ce projet, nous nous appuierons sur la valeur heuristique d'un modèle de la mémoire issu du cadre de la cognition ancrée afin de proposer une mesure indirecte de ces derniers.
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One of the most important concerns of psychology is to predict behavior. This is precisely the ambition of the notion of attitude (most often a positive or negative evaluation) for a long time measured with questionnaires, which raises social desirability concerns regarding the provided responses. To counter this issue, scholars have developed implicit or indirect measures, most often computerized. Although, these measures are generally framed in positive/negative terms, the most basic reaction of living beings might be in terms of approach/avoidance. In this project, we will rely on the heuristic value of a memory model coming from the grounded cognition framework to and to develop an indirect approach/avoidance measure.
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Début de la thèse : 01/10/2026
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One of the most important concerns of psychology is to predict behavior. This is precisely the ambition of the notion of attitude (most often a positive or negative evaluation) for a long time measured with questionnaires, which raises social desirability concerns regarding the provided responses. To counter this issue, scholars have developed implicit or indirect measures, most often computerized. Although, these measures are generally framed in positive/negative terms, the most basic reaction of living beings might be in terms of approach/avoidance. In this project, we will rely on the heuristic value of a memory model coming from the grounded cognition framework to and to develop an indirect approach/avoidance measure.
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Début de la thèse : 01/10/2026
Funding category
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
Funding further details
Concours pour un contrat doctoral
Presentation of host institution and host laboratory
Université Grenoble Alpes
Institution awarding doctoral degree
Université Grenoble Alpes
Graduate school
216 ISCE - Ingénierie pour la Santé la Cognition et l'Environnement
Candidate's profile
Nous recherchons un ou une candidate ayant: de bonnes connaissances en cognition sociale et dans le domain de la méthodologie de la psychologie expérimentale, de bonnes connaissances en traitement des données (si possible avec des notions concernant les modèles mixtes) des compétences en programmation.
We are looking for a candidate with strong knowledge of social cognition and experimental psychology methods, solid data analysis skills (ideally including some familiarity with mixed-effects models), and programming skills.
We are looking for a candidate with strong knowledge of social cognition and experimental psychology methods, solid data analysis skills (ideally including some familiarity with mixed-effects models), and programming skills.
2026-05-19
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