Now You Like Me, Now You Don't: Impact of Labels on Odor Perception
Notice bibliographique
Résumé
Past research has shown that odor perception can be affected by how we label odors. The aim of this study was to expand on previous work by investigating the impact of labels on edibility, pleasantness, and intensity ratings as well as on reaction times when detecting labeled odors. We tested 50 subjects. Five odorants were administered, each with a positive and a negative label. Participants had to detect odors as fast as possible and then rate their edibility, pleasantness, and intensity. Because of a lack of fit, only 4 of the initial 5 odorants were analyzed. All odorants presented with positive labels were rated as being more edible than when they were presented with negative labels. Specifically, the effect was also seen for the 2 nonfood odorants suggesting an unbiased effect. All odorants presented with positive labels were rated as being more pleasant than when they were presented with negative labels. Labels also modulated intensity ratings and reaction times for some odors. In summary, odor labels affect pleasantness ratings and edibility perception. Although labels appear to also influence intensity ratings and reaction times, this seems to be a more complex relationship that could be modulated by additional factors such as odor valence, label fit, and possibly the edibility attributed to an odor or a label.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».