Listening through a landline: Using degraded sounds to examine the relationship between cognitive restoration and preference
Notice bibliographique
Résumé
Interactions with nature can improve attentional functioning and decrease mental fatigue. However, the perceptual quality of the experience might influence how effectively nature can improve these cognitive measures, as perceptual quality has been linked to how much nature sounds are liked, which may in turn influence aspects of psychological restoration. The current study manipulated the perceptual quality of both nature and urban soundscapes to examine how degraded sounds might influence the typically observed cognitive benefits of nature-based interventions. Participants (n = 227) completed a working memory task (N-back) and a self-reported mental fatigue measure before and after listening to one of four sound categories, using a 2 (sound type: unaltered, degraded) x 2 (environment: nature, urban) between-participant design. Participants additionally rated the restorativeness of the sound intervention via the Perceived Restorativeness Scale (PRS). Despite participants liking degraded sounds less and judging them as lower in sound quality, we found comparable restorative effects of unaltered and degraded nature sounds across all measures. However, the nature-related benefits for the PRS were entirely driven by how much participants liked the sounds. In contrast, the cognitive restoration measures showed nature-related benefits even after controlling for sound liking ratings and pre-intervention scores. The findings of this study suggest that nature-based restoration can be observed even when stimuli are degraded and liked less. However, measures that focus on the restorative experience itself (e.g., PRS) appear be more related to stimulus preference than measures assessing participants’ cognitive performance.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».