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Enregistrement W1980042134 · doi:10.1080/1357650x.2014.886585

Dynamic stimuli: Accentuating aesthetic preference biases

2014· article· en· W1980042134 sur OpenAlexaff
Trista E. Friedrich, Victoria Harms, Lorin Elias

Notice bibliographique

RevueLaterality Asymmetries of Body Brain and Cognition · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferencePsychologyLateralization of brain functionCognitive psychologyReading (process)DirectionalityLateralitySocial psychologyMathematicsDevelopmental psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite humans' preference for symmetry, artwork often portrays asymmetrical characteristics that influence the viewer's aesthetic preference for the image. When presented with asymmetrical images, aesthetic preference is often given to images whose content flows from left-to-right and whose mass is located on the right of the image. Cerebral lateralization has been suggested to account for the left-to-right directionality bias; however, the influence of cultural factors, such as scanning habits, on aesthetic preference biases is debated. The current research investigates aesthetic preference for mobile objects and landscapes, as previous research has found contrasting preference for the two image types. Additionally, the current experiment examines the effects of dynamic movement on directionality preference to test the assumption that static images are perceived as aesthetically equivalent to dynamic images. After viewing mirror-imaged pairs of pictures and videos, right-to-left readers failed to show a preference bias, whereas left-to-right readers preferred stimuli with left-to-right directionality regardless of the location of the mass. The directionality bias in both reading groups was accentuated by the videos, but the bias was significantly stronger in left-to-right readers. The findings suggest that scanning habits moderate the leftward bias resulting from hemispheric specialization and that dynamic stimuli further fluent visual processing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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