The effect of vocal emotion identification on word repetition and recall accuracy in noise
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of the study was to determine if memory for words spoken in noise depends on vocal emotion (fear, neutral, pleasant surprise, or sadness) to a greater extent if the listeners are engaged in an emotion identification task (current experiment) compared to only repeating the words (previous experiment). Hypotheses: It was hypothesized that there would be an effect of emotion on repetition and recall and that this effect would be greater for repetition and recall accuracy when listeners were engaged in a task that drew attention to the identification of the vocal emotion. Performance was expected to be better for words portraying arousing emotions (fear and pleasant surprise) than for words spoken with sad or neutral emotion. Methods: Participants listened to 100 sentences spoken in four different emotion conditions. All words were semantically neutral. Participants were instructed to 1) repeat the word presented, 2) identify the emotion in which it was spoken, 3) judge whether the word began with the first or second half of the alphabet, and 4) after each set, recall as many words as possible that had been heard in the set. Results: Repetition accuracy was higher for words spoken to portray fear than sadness, but pleasant surprise was the same as neutral. Similarly, recall accuracy was highest for words spoken to portray fear, and lowest for sadness. The addition of the emotion identification task did not alter performance. Emotion identification was highest for pleasant surprise and lowest for neutral.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».