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Enregistrement W4409699319 · doi:10.22215/cujs.v3i2.5094

Hue/Vowel Coupling?: Testing Hue With Vowels in Pseudowords

2025· article· en· W4409699319 sur OpenAlexaff
David M. Sidhu

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHueVowelPsychologyAudiologySpeech recognitionMathematicsComputer scienceArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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