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Enregistrement W4376642979 · doi:10.1080/02699931.2023.2212892

Exploration of visual factors in the disgust-anger confusion: the importance of the mouth

2023· article· en· W4376642979 sur OpenAlexafffund
Emalie Hendel, Adèle Gallant, Marie-Pier Mazerolle, Sabah-Izayah Cyr, Annie Roy‐Charland

Notice bibliographique

RevueCognition & Emotion · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésDisgustAngerPsychologyPerceptionCognitive psychologyConfusionFixation (population genetics)Facial expressionSocial psychologyCommunicationPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the perceptual-attentional limitations hypothesis, the confusion between expressions of disgust and anger may be due to the difficulty in perceptually distinguishing the two, or insufficient attention to their distinctive cues. The objective of the current study was to test this hypothesis as an explanation for the confusion between expressions of disgust and anger in adults using eye-movements. In Experiment 1, participants were asked to identify each emotion in 96 trials composed of prototypes of anger and prototypes of disgust. In Experiment 2, fixation points oriented participants' attention toward the eyes, the nose, or the mouth of each prototype. Results revealed that disgust was less accurately recognised than anger (Experiment 1 and 2), especially when the mouth was open (Experiment 1 and 2), and even when attention was oriented toward the distinctive features of disgust (Experiment 2). Additionally, when attention was oriented toward certain zones, the eyes (which contain characteristics of anger) had the longest dwell times, followed by the nose (which contains characteristics of disgust; Experiment 2). Thus, although participants may attend to the distinguishing features of disgust and anger, these may not aid them in accurately recognising each prototype.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,125 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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