Men's judgments of women's facial attractiveness from two- and three-dimensional images are similar
Notice bibliographique
Résumé
Although most research on human facial attractiveness has used front-facing two-dimensional (2D) images, our primary visual experience with faces is in three dimensions. Because face coding in the human visual system is viewpoint-specific, faces may be processed differently from different angles. Thus, results from perceptual studies using front-facing 2D facial images may not be generalizable to other viewpoints. We used rotating three-dimensional (3D) images of women's faces to test whether men's attractiveness ratings of women's faces from 2D and 3D images differed. We found a significant positive correlation between men's judgments of women's facial attractiveness from 2D and 3D images (r = 0.707), suggesting that attractiveness judgments from 2D images are valid and provide similar information about women's attractiveness as do 3D images. We also found that women's faces were rated significantly more attractive in 3D images than in 2D images. Our study verifies a novel method using 3D facial images, which may be important for future research on viewpoint-specific social perception. This method may also be valuable for the accurate measurement and assessment of facial characteristics such as averageness, identity, attractiveness, and emotional expression.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».