Searching the expressive face: Evidence for both the right hemisphere and valence-specific hypotheses.
Notice bibliographique
Résumé
Quick and accurate judgments of emotional expressivity and attractiveness facilitate social interactions. Eye tracking was used to examine left/right asymmetries across 2 studies. Fixations to each hemiface, and to the eyes and mouth, when judging attractiveness and emotional expressivity were examined. Overall, more fixations occurred on the left hemiface (from the viewer's point of view), even when mirror-reversed, supporting the suggestion that we intuitively know the left hemiface is more expressive. The right side of the mouth was fixated more when judging happiness, whereas the left eye was fixated more for sadness and the left mouth when rating emotional expressivity. The present findings support the notion that the right hemisphere and valence-specific hypotheses are not mutually exclusive. The right hemisphere hypothesis is supported when assessing global facial qualities (i.e., hemiface); however, hemispheric processing differences emerge when exploring the eyes and mouth. The current findings highlight the importance of not only considering how the face is examined more generally, but of also exploring smaller regions of interest to investigate lateral biases. Future research should therefore include analyses of fixations to the hemifaces, as well as to these smaller regions of interest.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».