Facial Visualizations of Women's Voices Suggest a Cross-Modality Preference for Femininity
Notice bibliographique
Résumé
Women with higher-pitched voices and more feminine facial features are commonly judged as being more attractive than are women with lower-pitched voices and less feminine faces, possibly because both features are affected by (age-related) variations in endocrine status. These results are primarily derived from investigations of perceptions of variations in single-modality stimuli (i.e., faces or voices) in samples of young adult women. In the present study we sought to test whether male and female perceptions of women's voices affect visual representations of facial femininity. Eighty men and women judged voice recordings of 10 young girls (11-15 years), 10 adult women (19-28 years) and 10 peri-/post-menopausal women (50-64 years) on age, attractiveness, and femininity. Another 80 men and women were asked to indicate the face they think each voice corresponded to using a video that gradually changed from a masculine looking male face into a feminine looking female face. Both male and female participants perceived voices of young girls and adult women to be significantly younger, more attractive and feminine than those of peri-/post-menopausal women. Hearing young girls' and adult women's voices resulted in both men and women selecting faces that differed markedly in apparent femininity from those associated with peri-/post-menopausal women's voices. Voices of young girls had the strongest effect on visualizations of facial femininity. Our results suggest a cross-modal preference for women's vocal and facial femininity, which depends on female age and is independent of the perceiver's sex.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».