Listeners remember music they like.
Notice bibliographique
Résumé
Emotions have important and powerful effects on cognitive processes. Although it is well established that memory influences liking, we sought to document whether liking influences memory. A series of 6 experiments examined whether liking is related to recognition memory for novel music excerpts. In the general method, participants listened to a set of music excerpts and rated how much they liked each one. After a delay, they heard the same excerpts plus an equal number of novel excerpts and made recognition judgments, which were then examined in conjunction with liking ratings. Higher liking ratings were associated with improved recognition performance after a 10-min (Experiment 1) or 24-hr (Experiment 2) delay between the exposure and test phases. The findings were similar when participants made liking ratings after recognition judgments (Experiments 3 and 6), when possible confounding effects of similarity and familiarity were held constant (Experiment 4), and when a deeper level of processing was encouraged for all the excerpts (Experiment 5). Recognition did not vary as a function of liking for previously unheard excerpts (Experiment 6). The results implicate a direct association between liking and recognition. Considered jointly with previous findings, it is now clear that listeners tend to like music that they remember and to remember music that they like.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».