Les réponses psychophysiologiques des électeurs à l'égard du ton émotionnel des publicités électorales audiovisuelles canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Durant les dernières décennies, un courant important d’études s’est développé autour des effets de la publicité électorale, spécialement sur les attitudes et le comportement de vote, s’appuyant principalement sur des données d’enquête. Cependant, peu de travaux ont été menés sous une perspective communicationnelle explorant les effets immédiats des publicités politiques, outre ceux aux États-Unis. Cette étude explore comment 15 publicités électorales audiovisuelles canadiennes variant en fonction de l’intensité de leur ton émotionnel influencent les réponses psychophysiologiques des électeurs envers le message. Au total, 60 participants ont pris part à des séances durant lesquelles la fréquence cardiaque et la conductivité de la peau ont été captées. Les niveaux de plaisir et de déplaisir ressenti à l’égard de ces publicités, les réponses cognitives et la mémorisation des publicités ont été mesurés pour mieux comprendre les étapes du processus de traitement de l’information comme l’encodage, le stockage et la récupération. Le modèle de la capacité limitée à traiter l’information médiatique de Annie Lang (2000, 2013) a été mis à profit. Les résultats ont mis en évidence un effet positif des publicités électorales coactives sur le niveau d’attention des électeurs, lesquelles ont généré des réponses légèrement défavorables envers le parti annonceur. Les résultats ont aussi mis en lumière l’influence négative des publicités déplaisantes, puisque les réponses cognitives reliées étaient défavorables, confirmant l’effet boomerang (pervers) des publicités négatives.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".