An Objective System for Measuring Facial Attractiveness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research over the past 20 years has shown that judgments of facial attractiveness are universal; people from all cultures and backgrounds rank and rate faces for attractiveness the same. As such a model for objectively rating facial attractiveness is theoretically plausible, if designed, it would have many uses, including outcomes analysis in plastic surgery of the face. The authors tested a schematic facial composite/prototype mathematical model (the phi mask created by Dr. Stephen Marquardt) as a method for measuring facial attractiveness in an objective manner. METHODS: Thirty-seven male and 35 female faces of 18- to 30-year-old whites of European extraction were rated, as were 31 composite faces of each sex using both Internet and direct survey judges. The faces were tested against the phi mask model analyzing deviations of facial anthropometric points from corresponding phi mask nodal points using equivalent weightings, and weightings arrived at by way of multiple linear regression. RESULTS: The deviation from the phi mask significantly correlates with attractiveness, explaining from 25 to 75 percent of the variance in attractiveness judgments, depending on the methodology used. CONCLUSIONS: The phi mask model supports averageness or prototypicality of the face as being the major component of the facial attractiveness gestalt and is a first step in producing an objective system for measuring facial attractiveness.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle