Categorizing Emotion in Spoken Language: An Analysis of Semantic and Prosodic Contributions to Emotional Communication
Notice bibliographique
Résumé
The current study aimed to replicate and expand upon research conducted by Bagley, Abramowitz and Kosson (2009) to examine categorization of emotional sentences among non-psychopathic individuals.36 monolingual English-speaking undergraduate participants categorized spoken English sentences (produced with neutral prosody but containing semantic cues to emotion) and French sentences (produced with appropriate prosody but with no semantic cues to emotion) into one of five emotion categories: happiness, sadness, anger, fear, or neutral.By isolating the semantic and prosodic information available to listeners, we determined that categorization accuracy was higher among sentences expressing anger in the prosodic condition.Accuracy was higher among sentences expressing all other emotions in the semantic condition.Overall, the lowest categorization accuracy was found for sentences expressing fear in the prosodic condition.Across all emotion categories and both presentation conditions, reaction time was longest for sentences expressing fear in the prosodic condition.Although all participants in the current study had normative scores on the Self-Report Psychopathy Scale, those with relatively high scores displayed lower categorization accuracy for semantic sentences expressing happiness, anger and fear than lower-scoring participants.An extension of the current study comparing this normative sample to a group of individuals with psychopathy will need to account for possible implications of subclinical psychopathic characteristics on vocal affect categorization accuracy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».