Reward as a Facet of Word Meaning: Ratings of Motivation for 8601 English Words
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Notice bibliographique
Résumé
Semantic representations arise from a distillation of multiple sources of information, including sensory, motor, affective, interoceptive, linguistic and cognitive experience. Experience of reward is a highly salient aspect of many human activities, and yet its contribution to semantic processing is not well understood. To address this, the present study took a psycholinguistic approach to measuring and evaluating associations with reward as a facet of word meaning. Behavioral and neurophysiological data suggest reward processing involves multiple stages and mechanisms. For instance, systems associated with the experience and anticipation of pleasure in response to a reward appear distinct from motivational processes that underlie pursuit of a stimulus. We sought to collect a novel set of word ratings that capture the full extent of reward-related experience. Initial explorations revealed that reward/pleasure ratings are highly correlated with existing norms of emotional valence. Ratings of association with motivation, however, were only moderately correlated with valence, suggesting they capture distinct semantic information. We therefore conducted a preregistered large-scale study to obtain motivation ratings for 8601 words. Our analyses suggest these ratings capture aspects of word meaning which are distinct from other semantic dimensions, such as concreteness and valence. Moreover, they explain unique variance in participant performance on lexical, semantic, and recognition memory tasks. We combined motivation and emotional valence ratings to provide a composite measure that might approximate a more general ‘reward’ construct. However, this was worse at explaining task performance than the individual variables. We discuss implications of these results for neurocognitive theories of semantics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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