Notice bibliographique
Résumé
Abstract The empirical study of the psychology of color dates back to the 19th century. Important in this line of research is the study of color preferences—wherein stimuli are characterized in terms of three properties: hue (i.e., wavelength), saturation (i.e., vividness), and brightness (i.e., black-to-white quality). Whereas early thinkers doubted the possibility of a systematic study of color preferences due to idiosyncrasies and individual differences in participants’ choices, a substantial body of empirical evidence has emerged to demonstrate that there are reliable regularities in color preference. Specifically, in terms of single colors, there is a clear maximum around blue and a clear minimum around yellow—a pattern also observed in animals. In terms of saturation, people tend to prefer more saturated to less saturated colors, particularly in context-free settings. In turn, results regarding brightness are more equivocal, although overall there appears to be a preference for lighter colors. Perhaps more interesting are the reasons for the aforementioned preference patterns, for which a number of theoretical explanations have been put forth based on physiology, psychophysics, emotion, and ecological objects—each of which enjoys some level of empirical support. The psychological study of color preferences is well poised for further advancement, with downstream effects in a number of settings ranging from consumer products to artworks and architecture.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,196 | 0,074 |
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 ».