Impact of contour on aesthetic judgments and approach-avoidance decisions in architecture
Notice bibliographique
Résumé
On average, we urban dwellers spend about 90% of our time indoors, and share the intuition that the physical features of the places we live and work in influence how we feel and act. However, there is surprisingly little research on how architecture impacts behavior, much less on how it influences brain function. To begin closing this gap, we conducted a functional magnetic resonance imaging study to examine how systematic variation in contour impacts aesthetic judgments and approach-avoidance decisions, outcome measures of interest to both architects and users of spaces alike. As predicted, participants were more likely to judge spaces as beautiful if they were curvilinear than rectilinear. Neuroanatomically, when contemplating beauty, curvilinear contour activated the anterior cingulate cortex exclusively, a region strongly responsive to the reward properties and emotional salience of objects. Complementing this finding, pleasantness--the valence dimension of the affect circumplex--accounted for nearly 60% of the variance in beauty ratings. Furthermore, activation in a distributed brain network known to underlie the aesthetic evaluation of different types of visual stimuli covaried with beauty ratings. In contrast, contour did not affect approach-avoidance decisions, although curvilinear spaces activated the visual cortex. The results suggest that the well-established effect of contour on aesthetic preference can be extended to architecture. Furthermore, the combination of our behavioral and neural evidence underscores the role of emotion in our preference for curvilinear objects in this domain.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».