Bad–good constraints on a polarity correspondence account for the spatial–numerical association of response codes (SNARC) and markedness association of response codes (MARC) effects
Notice bibliographique
Résumé
Performance in numerical classification tasks involving either parity or magnitude judgements is quicker when small numbers are mapped onto a left-sided response and large numbers onto a right-sided response than for the opposite mapping (i.e., the spatial-numerical association of response codes or SNARC effect). Recent research by Gevers et al. [Gevers, W., Santens, S., Dhooge, E., Chen, Q., Van den Bossche, L., Fias, W., & Verguts, T. (2010). Verbal-spatial and visuospatial coding of number-space interactions. Journal of Experimental Psychology: General, 139, 180-190] suggests that this effect also arises for vocal "left" and "right" responding, indicating that verbal-spatial coding has a role to play in determining it. Another presumably verbal-based, spatial-numerical mapping phenomenon is the linguistic markedness association of response codes (MARC) effect whereby responding in parity tasks is quicker when odd numbers are mapped onto left-sided responses and even numbers onto right-sided responses. A recent account of both the SNARC and MARC effects is based on the polarity correspondence principle [Proctor, R. W., & Cho, Y. S. (2006). Polarity correspondence: A general principle for performance of speeded binary classification tasks. Psychological Bulletin, 132, 416-442]. This account assumes that stimulus and response alternatives are coded along any number of dimensions in terms of - and + polarities with quicker responding when the polarity codes for the stimulus and the response correspond. In the present study, even-odd parity judgements were made using either "left" and "right" or "bad" and "good" vocal responses. Results indicated that a SNARC effect was indeed present for the former type of vocal responding, providing further evidence for the sufficiency of the verbal-spatial coding account for this effect. However, the decided lack of an analogous SNARC-like effect in the results for the latter type of vocal responding provides an important constraint on the presumed generality of the polarity correspondence account. On the other hand, the presence of robust MARC effects for "bad" and "good" but not "left" and "right" vocal responses is consistent with the view that such effects are due to conceptual associations between semantic codes for odd-even and bad-good (but not necessarily left-right).
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».