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Enregistrement W2886867781 · doi:10.1177/0146167218787805

Speech Rate, Intonation, and Pitch: Investigating the Bias and Cue Effects of Vocal Confidence on Persuasion

2018· article· en· W2886867781 sur OpenAlexafffund
Joshua J. Guyer, Leandre R. Fabrigar, Thomas I. Vaughan‐Johnston

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyIntonation (linguistics)PersuasionPerceptionAudiologySocial psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three experiments were designed to investigate the effects and psychological mechanisms of three vocal qualities on persuasion. Experiment 1 ( N = 394) employed a 2 (elaboration: high vs. low) × 2 (vocal speed: fast vs. slow) × 2 (vocal intonation: falling vs. rising) between-participants factorial design. As predicted, vocal speed and vocal intonation influenced global perceptions of speaker confidence. Under high-elaboration, vocal confidence biased thought-favorability, which influenced attitudes. Under low-elaboration, vocal confidence directly influenced attitudes as a peripheral cue. Experiments 2 ( N = 412) and 3 ( N = 397) conceptually replicated the bias and cue effects in Experiment 1, using a 2 (elaboration: high vs. low) × 2 (vocal pitch: raised vs. lowered) between-participants factorial design. Vocal pitch influenced perceptions of speaker confidence as predicted. These studies demonstrate that changes in three vocal properties influence global perceptions of speaker confidence, influencing attitudes via different mediating processes moderated by amount of thought. Evaluation of alternative mediators in Experiments 2 and 3 failed to support these alternatives to global perceptions of speaker confidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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