The Impact of Depth of Aesthetic Processing and Visual-Feature Transformations on Recognition Memory for Artworks and Constructed Design Patterns
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a study to examine how people perceptually encode and then recognize real artworks and constructed design patterns. We first manipulated depth of processing during an incidental perceptual encoding task (Phase 1) wherein participants made both affective/aesthetic and cognitive judgments. For painting stimuli, the contrast was between liking (yes/no) and a search for food in the paintings (present/absent). For design stimuli, the comparison was between liking and relative similarity of figure and ground in terms of color or texture. In Phase 2, we examined the effects of transforming visual features (i.e., color and texture) of the original stimuli on performance in a surprise recognition-memory task. Consistent with a depth-of-processing hypothesis, affective (i.e., liking) processing led to deeper perceptual encoding but, counter to our predictions, did not lead to better performance in the recognition-memory task. This benefit of aesthetic processing in the encoding phase was only observed with artworks but not with constructed design patterns that lacked salient semantic content. Moreover, texture transformations were discerned more accurately than color transformations across the different stimulus sets and tasks. This underscores the primacy of bottom-up processing of elementary stimulus features over top-down instructions to make affective judgments or search for semantic content.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».