Abstract shapes show affective traits
Notice bibliographique
Résumé
Two experiments are presented concerning the Takete/Maluma phenomenon, which involves presenting participants with two abstract shapes (one curvy/roundish, the other angular/pointy) and two non-words (one characterised by a ‘smooth’ sound, the other by a ‘sharp’ sound). Participants tend to associate the curvy shape with the smooth sounding non-word, and the angular shape with the sharp sounding non-word. Our research expands on such phenomenon by investigating the correspondence between abstract shapes and affective traits. In experiment 1, 122 native Italian speakers were presented with nine abstract shapes and ten non-words: three characterised as sharp sounding, three as soft sounding, two as mixed sounding, and two which sounds may remotely recall the name of geometrical figures (tigano for triangolo-triangle; kiquoda for quadrato-square). Each shape was presented singularly, and participants had two tasks: 1) choose a name for the shape among the list of non-words; 2) select an affective trait that best described the shape (good, bad, angry, sad, scared, joyful, calm, pleasant, bored, melancholic). In Experiment 2, 193 native Russian speakers saw the same visual stimuli; the tasks associated with each shape were three: 1) choose a name for the shape from the list of non-words (transposed into Cyrillic); 2) choose a non-word that best describes the shape from a list of non-words (the Italian affective words transposed into Cyrillic); 3) select an affective trait that best described the shape from the list of words translated into Russian (experiment 1, task 2). Results: a) the naming task did not lead to clearcut results in either experiment; b) the assignment of affective traits (task 2 exp. 1; task 3 exp 2) were practically identical in both experiments; c) the assignment of non-words derived from Italian affective words transposed into Cyrillic (task 2 exp. 2) was basically random, not influenced by how they sound.
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 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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».