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Enregistrement W2003192254 · doi:10.1371/journal.pone.0051921

Virtually Naked: Virtual Environment Reveals Sex-Dependent Nature of Skin Disclosure

2012· article· en· W2003192254 sur OpenAlexafffund
Anna M. Lomanowska, Matthieu J. Guitton

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAvatarPopulationHuman skinPsychologySocial psychologyBiologyComputer scienceDemographyHuman–computer interactionSociologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human tendency to reveal or cover naked skin reflects a competition between the individual propensity for social interactions related to sexual appeal and interpersonal touch versus climatic, environmental, physical, and cultural constraints. However, due to the ubiquitous nature of these constraints, isolating on a large scale the spontaneous human tendency to reveal naked skin has remained impossible. Using the online 3-dimensional virtual world of Second Life, we examined spontaneous human skin-covering behavior unhindered by real-world climatic, environmental, and physical variables. Analysis of hundreds of avatars revealed that virtual females disclose substantially more naked skin than virtual males. This phenomenon was not related to avatar hypersexualization as evaluated by measurement of sexually dimorphic body proportions. Furthermore, analysis of skin-covering behavior of a population of culturally homogeneous avatars indicated that the propensity of female avatars to reveal naked skin persisted despite explicit cultural norms promoting less revealing attire. These findings have implications for further understanding how sex-specific aspects of skin disclosure influence human social interactions in both virtual and real settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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