Sweet-cheeks vs. pea-brain: embodiment, valence, and task all influence the emotional salience of language
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has found that more embodied insults (e.g. numbskull) are identified faster and more accurately than less embodied insults (e.g. idiot). The linguistic processing of embodied compliments has not been well explored. In the present study, participants completed two tasks where they identified insults and compliments, respectively. Half of the stimuli were more embodied than the other half. We examined the late positive potential (LPP) component of event-related potentials in early (400-500 ms), middle (500-600 ms), and late (600-700 ms) time windows. Increased embodiment resulted in improved response accuracy to compliments in both tasks, whereas it only improved accuracy for insults in the compliment detection task. More embodied stimuli elicited a larger LPP than less embodied stimuli in the early time window. Insults generated a larger LPP in the late time window in the insult task; compliments generated a larger LPP in the early window in the compliment task. These results indicate that electrophysiological correlates of emotional language perception are sensitive to both top-down and bottom-up processes.
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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 | 0,001 | 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 ».