Two-dimensional affective space: A new approach to orienting the axes.
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».