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Enregistrement W6992231883

La manifestation du contraste hédonique avec les oeuvres cinématographiques

2019· other· fr· W6992231883 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogeneousLimitingVideo recording
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une belle peinture est perçue encore plus positivement lorsqu’elle est présentée après une toile jugée laide, et vice-versa. Une telle influence de l’ordre de présentation sur l’appréciation est nommée «contraste hédonique». Ce projet est le premier à vérifier la présence d’un contraste hédonique avec des courts-métrages. Il vise notamment à documenter l’impact des scores d’appréciation provenant de sites web sur les attentes d’une personne et sur l’appréciation d’un film. 160 étudiants de l'Université Laval sont recrutés et répartis aléatoirement dans huit groupes. Les participants des quatre premiers groupes visionnent deux courts-métrages, l’un classé comme positif et l’autre comme négatif par un projet pilote. Après chaque visionnement, ils donnent leur niveau d'appréciation à l'aide d'un score de 1 à 10. Les participants des groupes 1 et 2 ne reçoivent aucune directive et ne voient pas les films dans le même ordre. La particularité des groupes 3 et 4 est l'ajout d'une description affirmant que les courts-métrages sont filmés ou non selon la même technique et produits par le même réalisateur. Les participants des groupes 5 et 6 visionnent uniquement le film positif, lequel est associé à un faux score d’appréciation de 8,5 ou de 4,5 sur 10. Le principe est le même pour les groupes 7 et 8, mais le stimulus utilisé est le film négatif. Les résultats obtenus n’ont pas réussi à démontrer un effet de contraste hédonique avec les courts-métrages. Toutefois, l’ajout d’une simple description s’est avéré suffisant pour créer des attentes positives et augmenter l’appréciation des deux films. D’ailleurs, les résultats dévoilent que la présence d’un faux score d’appréciation positif semble influencer à la hausse les attentes des participants, rehaussant ainsi leur appréciation des films. En conclusion, les descriptions et les critiques positives influenceraient plus l'appréciation de courts-métrages que leur ordre de présentation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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