Sex and sexual orientation differences in perceptual processing.
Notice bibliographique
Résumé
Research has identified sex differences on a number of perceptual processing tasks where one sex outperforms the other. For instance, female participants outperform males in face processing ability, perceptual speed, and language fluency, while males outperform females on certain navigational tasks. Further, sexual orientation has been shown to have a cross-sex shift where gay men’s performance resembles that of heterosexual females in lateralized cognitive tasks such as mental rotation and face recognition . We sought to confirm sex differences on a battery of perceptual processing tasks and in addition, to examine cross-sex shifts for gay men and women. We predicted that gay men will show more female typical behaviour on tasks that have previously shown sex differences. Participants performed a battery of tasks including; mental rotation, perceptual speed and accuracy, the Rod and Frame Test, the Symbol Digit Modalities Test, face recognition, mechanical and verbal reasoning, and spatial navigation, all of which have previously shown a sex difference. Participants’ sexual orientation was assessed with the Kinsey scale as well as the Klein sexual orientation grid. Preliminary results suggest gay males perform in a heterosexual female typical manner on all tasks where heterosexual females outperform males including face recognition, verbal reasoning, symbol digits and perceptual speed and accuracy. Surprisingly, on perceptual tests where heterosexual males tend to outperform females including the Rod and Frame test and mental rotation, gay males perform in a heterosexual male fashion. These early findings are consistent with previous studies showing sex differences, but in addition we show that sexual orientation contributes to sex effects such that gay males consistently exhibit the dimorphic sex advantage. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».