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Enregistrement W3096781389 · doi:10.1167/jov.20.11.927

Color value of virtual spaces can affect on sadness in major depressive disorder.

2020· article· en· W3096781389 sur OpenAlexaff
Fatemeh Akrami, Amirhossein Ghaderi

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHueSadnessPsychologyMajor depressive disorderAffect (linguistics)PerceptionSocial psychologyArtificial intelligenceCommunicationMoodComputer scienceAnger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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