Maximizing Recall of Gruesome Images for Health Effects Advertising: An Experimental Investigation
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this case study was to experimentally manipulate the impact on arousal and recall of two characteristics frequently occurring in gruesome depictions of body parts in smoking cessation advertisements: the presence or absence of an external physical insult to the body part depicted; whether or not the image contains a clear figure/ground demarcation. Three hundred participants (46% male, 54% female; mean age 27.3 years, SD = 11.4) participated in a two-stage online study wherein they viewed and responded to a series of gruesome 4-s video images. Seventy-two video clips were created to provide a sample of images across the two conditions: physical insult versus no insult and clear figure/ground demarcation versus merged or no clear figure/ground demarcation. In stage one, participants viewed a randomly ordered series of 36 video clips and rated how “confronting” they considered each to be. Seven days later (stage two), to test recall of each video image, participants viewed all 72 clips and were asked to identify those they had seen previously. Images containing a physical insult were consistently rated more confronting and were remembered more accurately than images with no physical insult. Images with a clear figure/ground demarcation were rated as no more confronting but were consistently recalled with greater accuracy than those with unclear figure/ground demarcation. Makers of gruesome health warning television advertisements should incorporate some form of physical insult and use a clear figure/ground demarcation to maximize image recall and subsequent potential advertising effectiveness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».