MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214574199 · doi:10.1016/j.cub.2022.02.039

“Taste typicality” is a foundational and multi-modal dimension of ordinary aesthetic experience

2022· article· en· W4214574199 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAesthetic Perception and Analysis
Établissements canadiensBaycrest HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTasteDimension (graph theory)ModalAestheticsEpistemologyCognitive scienceCommunicationPure mathematicsFood scienceMathematicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

what one of us finds beautiful, another might find distasteful. What is the nature of such differences? They may in part be arbitrary-e.g., reflecting specific past judgments (such as liking red towels over blue ones because they were once cheaper). However, they may also in part be systematic-reflecting deeper differences in perception and/or cognition. We assessed the systematicity of aesthetic taste by exploring its typicality for the first time across seeing and hearing. Observers rated the aesthetic appeal of ordinary scenes and objects (e.g., beaches, buildings, and books) and environmental sounds (e.g., doorbells, dripping, and dialtones). We then measured "taste typicality" (separately for each modality) in terms of the similarity between each individual's aesthetic preferences and the population's average. The data revealed two primary patterns. First, taste typicality was not arbitrary but rather was correlated to a moderate degree across seeing and hearing: people who have typical taste for images also tend to have typical taste for sounds. Second, taste typicality captured most of the explainable variance in people's impressions, showing that it is the primary dimension along which aesthetic tastes systematically vary.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,273 · 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