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Enregistrement W4404393422 · doi:10.1525/mp.2024.42.2.109

The Effect of Aural and Visual Presentation Formats on Categorical and Dimensional Judgements of Emotion for Sung and Spoken Expressive Performances

2024· article· en· W4404393422 sur OpenAlexaff
Peter Miksza, Daphne Tan, Robert F. Potter, McCall Booth

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorical variablePresentation (obstetrics)PsychologyCognitive psychologySpeech recognitionComputer scienceCommunicationNatural language processingLinguisticsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate the effects of visual information on the perception of emotion in three contexts: a short spoken phrase, an analogous short melody, and a longer melody with greater complexity of pitch and rhythm. Participants without substantial formal music training were assigned to either an audio-only, visual-only, or audiovisual presentation mode; all observed musicians and actors who sang melodies or spoke phrases intending to communicate happiness, sadness, or anger. Participants rated these performances for positive and negative valence, energy arousal, and tension arousal. They were also asked to select the discrete emotion they perceived, and to rate how certain they were about this selection. Participants perceived energy arousal and tension arousal as fairly distinct features of the performances and the performances were perceived as having clear dimensional characteristics based on intended emotion (e.g., happy performances had the highest positive valence, lowest negative valence, etc.). Regarding presentation, participants in the audiovisual mode categorized emotional intentions with greater accuracy than those in the others. Although ratings of negative valence, energy, and tension ratings were more extreme for actors than for musicians, participants were most in agreement about the valence of the actors’ sung performances.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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