Notice bibliographique
Résumé
Sensory experiences influence consumers’ feelings, intuitions, and reasoned judgments about products. However, can different sensory experiences also influence higher-order cognitions, that is, complex cognitive operations such as abstract thinking, beliefs, and metacognition (thinking about one’s own thoughts)? In two essays, I investigate how motor-sensory experiences impact consumers’ higher-order cognition.In Essay 1 (Chapter 2), I show that (i) there is a robust association in consumers’ daily auditory experiences between higher-pitched sounds and faster tempo, as seen from real-world data from consumer conversations and music data from the Free Music Archive and Spotify. Building on this association, (ii) I show that consumers routinely infer faster speeds from higher-pitched product noises or music associated with a product, extending beyond physical movement to include processing and operational speed perceptions. Across preregistered experimental evidence and real-world data (N = 137,613), this research demonstrates that consumers associate high-pitched sounds with higher perceived speed. In Essay 2 (Chapter 3), I examine whether bodily experiences can shape the structure of beliefs, even when belief content remains unchanged. I propose that physical firmness—induced through simple motor acts like clenching one’s fist or jaw—increases structural alignment between beliefs: that is, the degree to which related but conceptually distinct beliefs correlate with each other. Across three preregistered experiments (N = 1,059), participants who experienced muscle firmness showed stronger correlations between lay beliefs about intelligence and personality, and between individualizing and binding moral foundations, even in the absence of changes in belief extremity or content. This effect, I argue, reflects a metacognitive shift in how people organize beliefs. Together, these essays provide converging evidence that sensorimotor experiences can shape not only what consumers believe, but also how their beliefs are structured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».