Cultural differences in lateral biases on aesthetic judgments: The effect of native reading direction
Notice bibliographique
Résumé
Left-to right (LTR) or right-to-left (RTL) directionality bias has been proposed to influence individuals’ aesthetic preference for dynamic stimuli. Two general theoretical propositions attempt to account for this bias. One states that directionality bias is based on scanning habits due to cultural differences in native reading/writing direction, whereas the other proposition speculates that LTR motion bias occurs due to the right hemisphere’s specialization in visuospatial processing. The current study assessed the aesthetic preference bias present when native LTR and RTL readers evaluated fashion garments on the runway in LTR or RTL motion. The aim of the study was to assess aesthetic preference bias for a novel dynamic stimulus and the corresponding influence of biological and cultural factors. Native LTR and RTL readers viewed two blocks of 20 mirror-reversed video pairs with models wearing dresses on a runway. Participants indicated which dress within the mirror-reversed pair they preferred. LTR readers displayed a significant leftward aesthetic preference bias indicating a preference for dresses moving LTR. RTL readers did not display a significant aesthetic preference bias for dresses moving in either direction. These results further support the generalizability of aesthetic preference biases for novel dynamic stimuli and support seminal literature that argues the bias occurs due to a combination of hemispheric dominance and cultural differences in native reading/writing direction.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».