Color value of virtual spaces can affect on sadness in major depressive disorder.
Notice bibliographique
Résumé
Visual preferences of colors are supposed to be different between people who suffer from major depressive disorder (MDD) and non-depressed people (Nolan et al, Perceptual and Motor Skill, 1995). However, this issue has not been investigated in relation to various dimensions of colors (hue, saturation, and value). Here, we investigated whether the preferences of value of the color are affected by depression, while the hue and saturation are controlled. Twenty MDD people and 37 non-depressed individuals participated in this study. 3D MAX was used to design an animation and participants changed colors (RGB model). We selected 18 hues (between 0 and 255/constant intervals, maximum saturation). In each hue we ask them to select the value (0 to 255) of colors in response to four questions (what is your preference to select a color; 1) for your consulting space?, 2) as your favorite color?, 3) that make you happy?, 4) that make you sad?), Bonferroni multiple-comparison correction indicated in response to question four, both groups selected low values but the MDD group selected significantly higher values than control in several hues (green H= 90,120,150, and yellow H=60). In the first question, they selected significantly lower value of color in just one hue (orange H=30). In response to question three, the MDD group chose significantly higher value just in one case (red H=0). These results suggest that the most significant differences are found in selection of colors in response to negative emotions (sadness). This is consistent with previous studies that suggested colors can affect on sadness in MDD (Hanada, Color Research & Application, 2018). But, more precisely, this study suggested that color values of different hues in an architectural space can affect on sadness in MDD. More investigations with neuroimaging approaches are required to find the neural basis of this mechanism.
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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) | 0,001 | 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 ».