Group Differences in the Processing of Emotion-Laden Linguistic Stimuli
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigated how different groups of people process the emotionality of linguistic stimuli. Recently, individual and group differences have become topics of interest in psychology, but very few studies have investigated how behavioural responses to emotional stimuli vary as a function of participant demographics. The first study focused on the contrast between how native and non-native speakers of English process the emotional content of English words. The study of emotional processing in non-native speakers is a highly contested issue in the field of bilingualism and experimental psychology. Chapter 2 reports the largest collection of emotion ratings of English words from non-native speakers and provides a theoretical perspective on how bilingual speakers process emotion. In order to facilitate the investigation of individual differences in emotional processing, the field needs a reliable method that allows for the measurement of subtle differences between individuals. In Chapter 3, I demonstrate that a novel ‘slider’ method of measuring valence, proposed by Warriner et al. (2018), is a reliable tool for measuring affective responses to words along a fine-grained sliding scale. In Chapter 4, I demonstrate the use of the sliding scale with the aim of capturing affective differences between those with and without depressive symptoms. This chapter reports that compared to those without depressive symptoms, those with depressive symptoms i) exhibit attenuated responses to emotionally laden stimuli, and ii) are unable to take on the perspective of someone without depression. Overall, this thesis reports on the emotional responses in two hotly debated groups, as well as providing a new method of measuring emotional responses to linguistic stimuli. These findings underscore the importance of studying emotional processing beyond normative populations.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 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 ».