Characterization of a food image stimulus set for the study of multi-attribute decision-making
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Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>Everyday decisions are generally made between options that vary on multiple different attributes. These might vary from basic biological attributes (e.g. caloric density of a food) to higher-order attributes like healthiness or aesthetic appeal. There is a long tradition of studying the processes involved in explicitly multi-attribute decisions, with information presented in a table, for example. However, most naturalistic choices require attribute information to be identified from the stimulus during evaluation or value comparison. Well-characterized stimulus sets are needed to support behavioral and neuroscience research on this topic. Here we present a set of 200 food images suited to the study of multi-attribute value-based decision-making. The set includes food items likely to appeal to those accustomed to North American and European diets, varying widely on the subjective attributes of visual-aesthetic appeal (“beauty”), tastiness and healthiness, as rated by healthy young Canadian participants (N=30-67). The images have also been characterized on objective characteristics relevant to food decision-making, including caloric density, macronutrient content and visual salience. We provide all attribute data by image and show the extent to which attributes are correlated across the stimulus set. We hope this stimulus set will accelerate progress in the study of naturalistic, value-based decision-making.</ns4:p>
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle