Psychological attributes of house facades: A graph network approach in environmental psychology
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between humans and their living environments is of ubiquitous nature, however the relationship between environmental psychology and cognitive neuropsychology has scarcely been explored. Environmental psychology has approached the human-environment relation through psychological concepts such as affordance, attachment, identity, safety, or aesthetic preference. Cognitive neuropsychology, on the other hand, frequently uses houses as stimuli in object- and face-processing research. This study combines concepts from the two disciplines (cognitive neuropsychology and environmental psychology) to explore the interrelation between the architecture of living environments, human cognition and emotion. Using network analysis, we aimed to examine the underlying relationship between self-reported psychological attributes, and to explore the role of differences between three countries in appraisals of house facades. To that end, we used 50 images of house facades selected from a well-controlled data set of Canadian houses (DalHouses). 305 participants from Denmark, Germany, and Canada rated the houses on 12 psychological attribute dimensions. Results showed the highest strength for the nodes “friendliness”, “likability”, “invitingness”, “safety”, and “freedom”, while “typicality” and “familiarity” were unexpectedly low in strength. In terms of cultural differences, the three countries diverged in some correlations, e.g. facelikeness and loneliness, loneliness and freedom, but not in others, e.g. typicality and safety. Similar to the DalHouses study, "facelikeness" was not correlated with “typicality” nor with “liking”. Taken together, the present results identify psychological attributes that cluster together and could be particularly important in the characterization of house facades on a universal level, but also specific to different cultural and geographical backgrounds.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».