Semantic and affective representations of valence: Prediction of autonomic and facial responses from feelings-focused and knowledge-focused self-reports.
Notice bibliographique
Résumé
can refer to either the affective response (e.g., "I feel bad") or the semantic knowledge about a stimulus (e.g., "car accidents are bad"). Accordingly, the content of self-reports can be more "experience-near" and proxy to the mental state of affective feelings, or, alternatively, involve nonexperiential semantic knowledge. In this work we compared three experimental protocol instructions: feelings-focused self-reports that encourage participants to report their feelings (but not knowledge); knowledge-focused self-reports that encourage participants to report about semantic knowledge (and not feelings); and "feelings-naïve", in which participants were asked to report their feelings but are not explicitly presented with the distinction between feelings and knowledge. We compared the ability of the three types of self-report data to predict facial electromyography, heart rate, and electrodermal changes in response to affective stimuli. The relationship between self-reports and both physiological signal intensity and signal discriminability were examined. The results showed a consistent advantage for feelings-focused over knowledge-focused instructions in prediction of physiological response with feelings-naïve instructions falling in between. The results support the theoretical distinction between affective and semantic representations of valence and the validity of feelings-focused and knowledge-focused self-report instructions. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».