Evaluations of a sequence of affective events presented simultaneously
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A key finding in the affect integration literature is that for a sequence of events that unfolds sequentially, individuals attend to specific aspects of these events, such as the spread, peak, end, or trend. Due to recent findings of deviations from the peak-end rule, this study closely examines the integration processes of affective events presented sequentially and simultaneously. Design/methodology/approach Three experimental studies were conducted. Study 1a (financial dashboard) and Study 1b (charity advertisement) examine consumers’ overall evaluation for a sequence of mixed affective events. Using eye trackers, Study 2 examines individuals’ attention to particular affective moments presented sequentially and simultaneously. Findings The present research provides additional support for the peak–end rule for the sequential presentation of mixed-valence affective events. However, in the simultaneous mode of presentation, the flexibility to view various affective events decreases the disproportionate weights given to specific events, a divergence from the peak–end rule. Research limitations/implications Although the tempering effect of simultaneous presentation can be concluded, further studies are required to discern how individuals process these events and develop a predictive rule. Practical implications The results of the present study provide clear and actionable directions for application developers and advertising agencies: when communicating information or developing an advertisement, consideration should be given to how each affective event is being communicated. Originality/value It is argued that in the simultaneous mode of presentation, the flexibility to view various affective events allows greater shifts in attention that increase the salience of interconnections and thereby decrease the disproportionate weights given to specific events.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 ».