Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that moving synchronously with others increases social affiliation as it blurs the boundary between “self” and “other” and allows group members to focus on a shared goal. In the real world, few synchronous movement behaviours are performed without the backdrop of a musical beat to support them (i.e., tribal rituals, soldiers marching, dancing during concerts). However, to our knowledge, only one previous study examined the role of music in the association between synchronous movement and social affiliation. To examine this question, we had participants watch a 3-minute dance video in groups of 3-4. They either mimicked the dance moves in the video (moving synchronously) or simply observed the movements while seated, and music was either present or absent. As such, there were four conditions: 1) move with music, 2) move without music, 3) observe with music, 4) observe without music. Participants then completed a series of questionnaires; our dependent measures focused on social affiliation (i.e., entitativity, inclusion of other in self, trustworthiness) and prosocial behaviours (i.e., helping). We hypothesize that 1) the movement groups will show greater social affiliation and prosocial behaviour than the observation groups, and 2) the group moving to music will show the strongest effect. If hypothesis 2) is supported, we suspect that it will result from an increased mood and/or a higher degree of synchronization compared to the other group(s). Because even simple synchronous movements (e.g., finger tapping) generate feelings of community and bonding, the addition of music may enhance or exaggerate this effect. Discipline: Psychology Honours Faculty Mentor: Dr. Kathleen Corrigall
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».