A comparison of dimensional and discrete models for the representation of perceived and induced affect in response to short musical sounds
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In musical affect research, there is considerable discussion on the best method to represent affective response. This discussion mainly revolves around the dimensional (valence, tension arousal, energy arousal) and discrete (anger, fear, sadness, happiness, tenderness) models of affect. Here, we compared these models' ability to capture self-reported affect in response to short, affectively ambiguous sounds. Methods: = 152), participants rated perceived and induced affect in response to single notes (Exp 1) and chromatic scales (Exp 2), which varied across instrument family and pitch register. Additionally, participants completed questionnaires measuring pre-existing mood, trait empathy, Big-Five personality, musical sophistication, and musical preferences. Results: Rater consistency and agreement were high across all affect scales. Correlation and principal component analyses showed that two dimensions or two affect categories captured most of the variation in affective response. Canonical correlation and regression analyses also showed that energy arousal varied in a manner that was not captured by discrete affect ratings. Furthermore, all sources of individual differences were moderately correlated with all affect scales, particularly pre-existing mood and dimensional affect. Discussion: We conclude that when it comes to single notes and chromatic scales, the dimensions of valence and energy arousal best capture the perceived and induced affective response to affectively ambiguous sounds, although the role of individual differences should also be considered.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».