Investigating the Effect of Music on the Physiological Response in Anticipation and Jump Scares
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anticipation and jump scares are both powerful modulators of blood pressure and heart rate. Existing literature has shown that listening to anticipatory music can raise blood pressure and heart rate, while calming music can have the opposite effects. This study investigates the effect music has on the physiological anticipation and jump scare responses. Methods: Participants were allocated to one of two groups: one listened to “Anticipation” by David Fesliyan and one listened to “Weightless” by Marconi Union. All participants were told they would be scared. They then completed two different trials while listening to their assigned music: the “anticipation” trial, where there was no jump scare, and the “jump scare” trial, where a jump scare was conducted. Participants reported Subjective Units of Distress Scale (SUDS) scores pre- and post- experiment. Results: Calming music lowered rate-pressure product during the jump scare. The type of music listened had no observable effect on the physiological anticipation response. Participants who listened to the anticipatory music reported feeling more scared than participants listening to the calming music. Thus, there may be discordance, where the participant felt less subjective fear when listening to calming music, but this was not reflected in their physiological response. High responders did not show a lower RPP during the jump scare when listening to calming music. Conclusion: Calming music was able to mediate the jump scare response. Participants felt less scared when listening to calming music. These findings have possible applications in stress-management strategies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».