Judgment of Emotional Nonlinguistic Vocalizations: Age-Related Differences
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
Humans make extensive use of vocal information to attribute emotional states to other individuals. To date, most studies exploring perception of vocal emotions have done so in the context of speech prosody, although nonlinguistic emotional vocalizations represent an important, perhaps more universal, means to express emotions. Here, we explored the perception of emotional nonlinguistic vocalizations in healthy individuals, with an emphasis on potential age- and sex-related differences. Sixty participants rated 563 positive (e.g., laughs, sexual vocalizations), negative (e.g., cries, screams of fear), and neutral vocalizations (e.g., coughs), according to the valence, intensity, and authenticity of the emotion expressed. Ratings were consistent among individuals, suggesting that valence is an adequate measure of emotional categorization. An important effect of age emerged: (a) age by vocalization category interactions were observed for both valence and intensity ratings, and (b) younger participants rated stimuli as more emotional than older individuals (i.e., higher valence for positive, lower for negative, and more intense for both positive and negative). We also found a sex effect in the authenticity ratings: older women rated the vocalizations as less authentic than younger women whereas authenticity judgments did not differ between the two age groups in men. Taken together, these findings suggest that, as previously observed for facial expressions and prosody, the judgments of emotional vocalizations may vary with age.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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