I Don't Like the Tone of Your Voice: Infants Use Vocal Affect to Socially Evaluate Others
Notice bibliographique
Résumé
Infants can make social judgments about characters by visually observing their interactions with others (e.g., Hamlin, Wynn & Bloom, Nature, 2007, 450, 557). Here, we ask whether infants can form similar judgments about potential social partners based solely on their tone of voice. In Experiment 1, we presented 10.5‐month‐olds with two visually neutral puppets. One puppet spoke in a positive affect and the other spoke in a negative affect. When the puppets were placed within reach of the infants, infants selected the formerly positive puppet. This preference disappeared when the voices were paired with nonsocial objects (Experiment 2). In Experiment 3, 10.5‐month‐olds were once again exposed to the same emotionally negative and positive voices. However, no visual characters were present. At test, infants’ visual orientation controlled how long they heard the neutral versions of each voice. Here, infants listened longer to the neutral voice of the formerly positive speaker. That is, just as in Experiment 1, infants’ preferences for the emotionally neutral test stimuli were shaped by their earlier exposure to emotionally charged recordings of that voice. Our findings provide convergent evidence to suggest that infants possess sophisticated social evaluation abilities, preferring to interact with prosocial over antisocial others.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».