Two-dimensional affective space: A new approach to orienting the axes.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
What are the constructs that underlie affective experiences? Some authors have suggested Valence and Activation, whereas others have suggested Positive Activation and Negative Activation-both approaches are represented by different axis orientations in traditional two-mode (People x Adjectives) factor analysis. The authors provide new evidence for this debate by using three-mode (People x Adjectives x Occasions) parallel factor (PARAFAC) analysis to determine the appropriate axes (and hence constructs) for representing affective experiences. Unlike traditional factor analysis, with PARAFAC different orientations of the axes fit the data differently so it is possible to determine the best fitting axes. In Study 1, the authors assessed the extent to which the PARAFAC procedure was able recover the axes defining a two-dimensional factor space under different conditions. In both Study 2 (N = 112) and Study 3 (N = 349), undergraduate students rated their emotional states on a variety of occasions. The best fitting axes for two-dimensional affective space were Valence and Activation in both studies. Exploration of higher dimensional solutions in Study 3 revealed a three-factor solution that, in addition to an activation factor, supported the separation of positive and negative emotions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle