MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2106738367 · doi:10.1177/0022022110395139

Affective Information in Context and Judgment of Facial Expression

2011· article· en· W2106738367 sur OpenAlexafffund
Kenichi Ito, Takahiko Masuda, Koichi Hioki

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésPriming (agriculture)PsychologyFacial expressionContext (archaeology)Cognitive psychologySocial psychologyGeneralizationCross-culturalContrast (vision)Expression (computer science)Cultural diversityFace (sociological concept)LinguisticsCommunicationSociologyComputer scienceGeographyEpistemologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research in cultural psychology suggests that North Americans are less likely than their East Asian counterparts to be sensitive to contextual information. By contrast, much evidence suggests that even North Americans’ judgments are highly influenced by affective priming information, the effect of which can be seen as another type of contextual cue. However, the magnitude of such a priming effect has not been comprehensively tested in a cross-cultural context. Taking advantage of the methodology of the affective priming paradigm, we conducted two studies, in which we manipulated (a) the timing of priming information (simultaneous vs. sequential) and (b) the type of affective information (background landscape vs. background human figures), in which European Canadians and Japanese judged target faces that showed either happy or sad facial expressions in the focal area of the scene. The results in general indicate that a similar degree of contextual effect occurs in members of both cultures. The issue of generalization of cross-cultural findings and the necessity of overarching more than one research paradigm are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, 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

Citations40
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cross-Cultural PsychologyMême sujetCultural Differences and ValuesTravaux en français237 207