Notice bibliographique
Résumé
How strongly do we associate “God” and “Devil” with our physical world? Humans have long used spatial metaphors for abstract concepts of the divine, ranging from Mt. Olympus and the underground Hades in ancient Greece to the current conceptions of Heaven and Hell. Such metaphors are useful as they provide a common metric, physical space, to which abstract information can be bounded and communicated to other people. Indeed, such spatial metaphors are so pervasive in divine concepts that many religious and cultural traditions have representations in either or both vertical and horizontal space. Given the reliance on spatial metaphors in concepts of the divine, it is possible that merely thinking of concepts of God or Devil might invoke brain activity associated with the processing of spatial information and orient people's attention to associated locations. To examine if exposure to divine concepts shifts visual attention, participants completed a target detection task in which they were first presented with God and Devil-related words. We found faster RTs when targets appeared at locations compatible with the concepts of God (up/right locations) or Devil (down/left locations), and also found that these results do not vary by participants' religiosity. These results demonstrate that even a highly abstract concept such as God can lead individuals to orient their attention to spatially compatible locations. These findings provide further evidence that the traditional view of exogenous and endogenous attentional processes may not be adequate, as divine concepts generated involuntary shifts of attention without any corresponding peripheral events. Moreover, these results add further support to the notion that abstract concepts like the divine rely on metaphors that contain strong spatial components.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».