MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224253900 · doi:10.31234/osf.io/hw4y9

Trait phenomenological control in top-down and bottom-up effects: ASMR, Visually Evoked Auditory Response and the Müller-Lyer illusion

2022· preprint· en· W4224253900 sur OpenAlexaff
Peter Lush, Anil K. Seth, Zoltán Dienes, R. B. Y. Scott

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIllusionPsychologyIllusion of controlTraitCognitive psychologyControl (management)Social psychologyPerceived controlComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the degree to which experiences in three experimental paradigms may arise from phenomenological control, i.e. from the way people can control their experience to meet expectancies and goals. In the experimental situation, expectancies and goals arise from demand characteristics (cues which communicate beliefs about experimental aims to participants). Trait phenomenological control has been shown to substantially predict experimental measures of changes in embodiment experience in which demand characteristics are not controlled (e.g., mirror touch and pain, and experiences of ownership of a fake hand). Here we report substantial relationships between scores on the Phenomenological Control Scale (PCS; a test of direct imaginative suggestion) and vEAR scores (reports of auditory experience for silent videos), ASMR scores but not the Müller-Lyer illusion. These findings indicate that vEAR and ASMR experiences may be implicit imaginative suggestion effects, but the Müller-Lyer illusion is unrelated to phenomenological control. This study demonstrates that relationships of trait phenomenological control with subjective reports about experience are not limited to embodiment and may confound a wide range of (but not all) measures in psychological science.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAction Observation and SynchronizationTravaux en français237 207