Categorising emotion words: the influence of response options
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Words used to describe emotion are influenced by experience, context and culture; nevertheless, research studies often constrain participant response opt i ons. We explored the influence of response options on how people conceptualise emotion words in two cross-sectional studies. In Study 1 participants rated the degree to which a large set of emotion words ( n = 497) fit five basic emotion categories – Happy, Sad, Angry, Fearful, Neutral. Twenty-four words that fit well within these categories were included in Study 2. In Study 2 response options were expanded to include two additional basic emotions (Disgust, Joy), and six complex emotions (Amusement, Anxiety, Contentment, Irritated, Pride, Relief). Only half of the Study 1 words were categorised into the same emotion categories in Study 2. An increase in diversity of ratings for both positive and negative valenced words suggested overlaps in people’s conceptualisations of emotion words. Results suggest potential benefits of providing research participants complex emotion categories of varying intensity, which may better reflect people’s nuanced conceptualisations of emotion. Future research exploring varied response options may provide further insight into how people categorise and differentiate emotion words.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle