Reward as a facet of word meaning: Ratings of motivation for 8,601 English words
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. Behavioural and neurophysiological data suggest that 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 the 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 8,601 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 did not explain additional variance compared to the individual variables. We discuss the implications of these results for neurocognitive theories of semantics.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».