Investigation of the Emotional Characteristics of White for Designing White Based Products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study we investigated emotional characteristics of various shades of whites which have slightly different nuances to suggest guidelines that will help designers to select the appropriate colors when designing white based product. The study involved three different procedures. In Experiment 1, we selected 20 emotional words through a survey (N=30) among 60 words, which we picked from literature review and workshop and was thought to be appropriate to evaluate product colors. In Experiment 2, we evaluted the emotions of 13 basic colors from the I.R.I Hue&Tone 120 system (N=30) using the 20 previously selected emotional words, to find relative emotional positions of white in comparison to other colors. Finally, in Experiment 3, we conducted an emotional evaluation on various shades of whites using the extracted factors. The color stimuli used in each of the three experiments were measured in terms of CIE 1976 L*a*b color space. Throughout the three empirical studies, we observed three overruling tendencies : First, there are four important factors when evaluating product color – flamboyant, elegant, clear and soft; second, white is dominantly the most elegant in comparison to other colors; third, every emotional factor of the study was affected by hue, saturation and brightness.
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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 | 0,001 | 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) | 0,015 | 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 découle