Ashkanasy & Humphrey (2011b, p. 215

Ashkanasy & Humphrey (2011b, p. 215) point out that “Level 1 is best understood in terms of affective events theory” and distinguish between positive and negative mood effects (Ashton-James & Ashkanasy 2005). In this regard, Isen (1987) stressed the role of positive affect as a catalyst of creativity and cognitive flexibility. In other words, Level 1 incorporates within-person neurophysiological processes that consist in turn of the physiological manifestations of emotion that make up cognitive functioning. Furthermore, affective reactions at this level are in large part beyond conscious control. A further noteworthy aspect of within-person variation is that, under this perspective, empirical procedures need to take account of real-time variations in affect and behavior (Fisher 2008). Researchers, for example, can use daily diary data (e.g., see Weiss et al. 1999) or experiential sampling methods (ESM; see Larson & Csikszentmihalyi 1983), where measurements are taken in real time several times over a day.

結果 (繁體中文) 1:

Ashkanasy＆漢弗萊（2011B，第215頁）所指出的是“1級中的情感事件理論而言是最好的理解”，並積極和消極情緒的影響（阿什頓詹姆士Ashkanasy 2005）區別開來。在這方面，的Isen（1987）強調創造力和認知靈活性的催化劑積極的作用影響。換句話說，1級集成了包括情感的生理表現構成認知功能的圈內人的神經生理過程。此外，在這個級別的情感反應是超越意識的控制很大一部分。內人變異的另一個值得注意的方面是，在這個角度來看，經驗程序需要考慮到實時變化的影響中和行為（費希爾2008）。研究人員，例如，可以使用每天寫日記數據（例如 參見Weiss等人。1999）或經驗抽樣方法（ESM;見拉爾森和米哈伊1983年），其中的測量數據在一天採取實時幾次。

結果 (繁體中文) 2:

阿什卡納西-韓弗理（2011b，第215頁）指出，"從情感事件理論的角度來理解第1級"，並區分積極和消極的情緒影響（阿什頓-詹姆斯-阿什卡納西，2005年）。在這方面，Isen（1987年）強調了積極影響作為創造力和認知靈活性的催化劑的作用。換句話說，第1級包含人內神經生理過程，這些過程依次構成構成認知功能的情感的生理表現。此外，這個層面的情感反應在很大程度上超出了意識控制的範圍。人內變異的另一個值得注意的方面是，從這個角度來看，經驗程式需要考慮影響和行為的即時變化（Fisher，2008年）。例如，研究人員可以使用每日日記資料（例如，見Weiss等人，1999年）或體驗式抽樣方法（ESM;見Larson & Csikszentmihalyi 1983），其中測量在一天內即時進行多次。

結果 (繁體中文) 3:

Ashkanasy&Humphrey（2011b，第215頁）指出，“根據情感事件理論，對1級的理解最好”，並區分積極和消極情緒效應（Ashton James&Ashkanasy，2005）。在這方面，伊森（1987）強調了積極情感作為創造力和認知靈活性的催化劑的作用。換句話說，1級包含在人的神經生理學過程中，這些過程依次包含構成認知功能的情緒的生理表現。此外，這一層面的情感反應在很大程度上超出了有意識的控制。人內變異的另一個值得注意的方面是，在這種觀點下，經驗程式需要考慮到情感和行為的實时變化（Fisher 2008）。例如，研究人員可以使用每日日記數據（例如，見Weiss等人。1999年）或經驗取樣法（ESM；見Larson&Csikszentmihalyi，1983年），一天中實时量測幾次。