Notice bibliographique
Résumé
Sound symbolism is the connection between certain features of sound and certain traits in non-linguistic items. In previous research, sound symbolic associations have been found between the height and backness of vowels, the brightness (the trait of a colour being lighter or darker), and saturation (the intensity of a colour) of colours. These same studies have also found no consistent association between colour hue (the element of colour which defines its colour classification, such as red or blue) and vowel position. We examined whether there is an association between hue and vowel position features after controlling for saturation and brightness. We selected three colour pairs matched on saturation and brightness, but differing on hue: blue/yellow, purple/orange and red/green. Participants were shown each pair, along with a pseudoword, and asked to choose the colour that best matched the word. Three pseudowords contained the front-high vowel /i/ (as in see), and three pseudowords containing the low back vowel /ɑ/ (as in saw). We examined whether participants were more likely to choose a certain colour in each pair, for either type of pseudoword. We found no relationship for purple/orange and blue/yellow colour pairs. However, there was a statistically significant relationship for the red/green colour pair, such that green was associated with high front vowel pseudowords, and red with low back vowel pseudowords. This study was conducted as a pilot study in which we attempted to artificially create associations between vowels and different hues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».