A Rose by Any Other Name: Would it Smell as Sweet?
Notice bibliographique
Résumé
We examined whether presenting an odor with a positive, neutral, or negative name would influence how people perceive it. In experiment 1, 40 participants rated 15 odors for their pleasantness, intensity, and arousal. In experiment 2, 30 participants passively smelled 10 odors while their skin conductance (SC), heart rate (HR), and sniffing were recorded. We found significant overall effects of odor names on perceived pleasantness, intensity, and arousal. Pleasantness showed the most robust effect of odor names: the same odors were perceived as more pleasant when presented with positive than with neutral and negative names and when presented with neutral than with negative names. In addition, odorants were rated as more intense when presented with negative than with neutral and positive names and as more arousing when presented with positive than with neutral names. Furthermore, SC and sniff volumes, but not HR, were modified by odor names, and the SC changes could not be accounted for by sniffing changes. Importantly, odor names presented with odorless water did not produce any effect on skin conductance and sniff volumes, ruling out the possibility that the naming-related findings were triggered by an emotional reaction to odor names. Taken together, these experiments show that there is a lot to a name, at least when it comes to olfactory perception.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».