The Impact of Experience on Affective Responses during Action Observation
Notice bibliographique
Résumé
Perceiving others in action elicits affective and aesthetic responses in observers. The present study investigates the extent to which these responses relate to an observer's general experience with observed movements. Facial electromyographic (EMG) responses were recorded in experienced dancers and non-dancers as they watched short videos of movements performed by professional ballet dancers. Responses were recorded from the corrugator supercilii (CS) and zygomaticus major (ZM) muscles, both of which show engagement during the observation of affect-evoking stimuli. In the first part of the experiment, participants passively watched the videos while EMG data were recorded. In the second part, they explicitly rated how much they liked each movement. Results revealed a relationship between explicit affective judgments of the movements and facial muscle activation only among those participants who were experienced with the movements. Specifically, CS activity was higher for disliked movements and ZM activity was higher for liked movements among dancers but not among non-dancers. The relationship between explicit liking ratings and EMG data in experienced observers suggests that facial muscles subtly echo affective judgments even when viewing actions that are not intentionally emotional in nature, thus underscoring the potential of EMG as a method to examine subtle shifts in implicit affective responses during action observation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».