MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2062581021 · doi:10.1016/j.jcps.2010.07.002

The good, the bad, and the ugly: Influence of aesthetics on product feature judgments

2010· article· en· W2062581021 sur OpenAlexafffund
JoAndrea Hoegg, Joseph W. Alba, Darren W. Dahl

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésProduct (mathematics)AestheticsFeature (linguistics)Dimension (graph theory)PsychologyPoint (geometry)Product designPerspective (graphical)Cognitive psychologySocial psychologyComputer scienceArtMathematicsArtificial intelligenceLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As goods commoditize more quickly in terms of functionality, design is increasingly becoming a critical point of differentiation. The present research examines the interaction of aesthetic design and product evaluation, testing the conventional wisdom among practitioners that “what is beautiful is good.” Three studies examine how design influences feature processing when aesthetics and feature performance conflict. Study 1 reveals a bias in the direction of the unattractive product—a negative aesthetic effect—and provides initial evidence that this bias stems from thoughtful reconciliation of incongruous information and a consequent elaboration of the conflicting dimension. Studies 2 and 3 examine boundary conditions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations191
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Consumer PsychologyMême sujetColor perception and designTravaux en français237 207