Evaluating the Effect of Semantic Congruency and Valence on Multisensory Integration
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have found that semantics, the higher-level meaning of stimuli, can impact multisensory integration; however, less is known about the effect of valence, an affective response to stimuli. This study investigated the effects of both semantic congruency and valence of non-speech audiovisual stimuli on multisensory integration via response time (RT) and temporal-order judgement (TOJ) tasks [assessing processing speed (RT), Point of Subjective Simultaneity (PSS), and time window when multisensory stimuli are likely to be perceived as simultaneous (temporal binding window; TBW)]. Through an online study with 40 participants (mean age: 26.25 years; females = 17), we found that both congruence and valence had a significant main effect on RT (congruency and positive valence decrease RT) and an interaction effect (congruent/positive valence condition being significantly faster than all others). For TOJ, there was a significant main effect of valence and a significant interaction effect where positive valence (compared to negative valence) and the congruent/positive condition (compared to all other conditions) required visual stimuli to be presented significantly earlier than auditory stimuli to be perceived as simultaneous. A subsequent analysis showed a positive correlation between TBW width and RT (as TBW widens, RT increases) for the categories that were furthest from true simultaneity in their PSS (Congruent/Positive and Incongruent/Negative). This study provides new evidence that supports previous research on semantic congruency and presents a novel incorporation of valence into behavioural responses.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».