Emotions versus semantics: the cross-modal influence of songs on the sweetness of chocolate
Notice bibliographique
Résumé
Humans perceive their surroundings using five different sensory modalities. Although these senses are independently processed, there can be crosstalk among the different senses. Cross modal correspondences refer to associations made by perceptions from two different sensory modalities elicited by different stimuli. It has been shown that cross modal correspondences can induce cross modal perceptions, whereby independent perceptions affect one another, creating new perceptions of the congruent stimuli. It is known that cross modal perceptions can be caused by semantic or emotional associations generated by the stimuli. However, whether cross modal perceptions occur between the auditory and gustatory senses and their relative dependence on semantic and emotional associations is not known. To this end, the change in the perception of sweetness was tested in response to two different pieces of music that were connected to the sweetness of chocolate by meaning (semantic) or by pleasure (emotion). After listening to the pleasurable song, the same piece of chocolate induced a stronger sense of sweetness compared to before listening to the song or after listening to the semantically “sweet” song. The results suggest that emotions, specifically pleasurable experiences, may be a more dominant cause of cross modal perceptions between the gustatory and auditory senses. Future research in the field can utilize this information to find the mechanism(s) of these cross-modal perceptions. These findings may have implications for improving marketing strategies for in-store food sampling, whereby a more hedonically stimulating song could be used to increase the customer’s perception of sweetness in the products sampled.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».