Differences in regional gray matter volume predict the extent to which openness influences judgments of beauty and pleasantness of interior architectural spaces
Notice bibliographique
Résumé
Hedonic evaluation of sensory objects varies from person to person. While this variability has been linked to differences in experience, little is known about why stimuli lead to different evaluations in different people. We used linear mixed-effects models to determine the extent to which the openness, contour, and ceiling height of interior spaces influenced the beauty and pleasantness ratings of 18 participants. Then, by analyzing structural brain images acquired for the same group of participants, we asked if any regional gray matter volume (rGMV) covaried with these differences in the extent to which the three features influence beauty and pleasantness ratings. Voxel-based morphometry analysis revealed that the influence of openness on pleasantness ratings correlated with rGMV in the anterior prefrontal cortex (Brodmann area (BA)-10), and the influence of openness on beauty ratings correlated with rGMV in the temporal pole (BA38) and cluster, including the posterior cingulate cortex (BA31) and paracentral lobule (BA5/6). There were no significant correlations involving contour or ceiling height. Our results suggest that regional variance in gray matter volume may play a role in the computation of hedonic valuation and account for differences in the way people weigh certain attributes of interior architectural spaces.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».