The relationship between line bisection performance and emotion processing: Where do you draw the line?
Notice bibliographique
Résumé
A recent study demonstrated that higher accuracy on a line bisection task related to greater ratings of evocative impact from paintings. The authors suggested that line bisection accuracy may act as a "barometer" for both visuospatial and emotion processing, likely as a function of overlapping neural correlates in the right temporoparietal region. We suggest and test an alternative explanation: that visuospatial bias interacted with asymmetries in the paintings and the rating scales to produce the apparent relationship between emotion and visuospatial functions. In the present study, using both visual-analogue and numeric rating scales, the relationship between line bisection performance and ratings of paintings (evocative impact, aesthetics, novelty, technique, and closure) was examined in a young adult sample. We demonstrate that left-hand line bisection bias direction, not line bisection accuracy, is related to most ratings, and that line bisection bias interacts with stimulus orientation (non-mirrored/mirrored) and rating scale direction (ascending/descending) in such a way that can explain the results of the previous study. We conclude that the line bisection task appears to be a sensitive measure of visuospatial attentional biases, which can influence ratings of asymmetrical paintings, and may affect how individuals perceive stimuli in their environment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».