Men's Preferences for Women's Femininity in Dynamic Cross-Modal Stimuli
Notice bibliographique
Résumé
Men generally prefer feminine women's faces and voices over masculine women's faces and voices, and these cross-modal preferences are positively correlated. Men's preferences for female facial and vocal femininity have typically been investigated independently by presenting soundless still images separately from audio-only vocal recordings. For the first time ever, we presented men with short video clips in which dynamic faces and voices were simultaneously manipulated in femininity/masculinity. Men preferred feminine men's faces over masculine men's faces, and preferred masculine men's voices over feminine men's voices. We found that men preferred feminine women's faces and voices over masculine women's faces and voices. Men's attractiveness ratings of both feminine and masculine faces were increased by the addition of vocal femininity. Also, men's attractiveness ratings of feminine and masculine voices were increased by the addition of facial femininity present in the video. Men's preferences for vocal and facial femininity were significantly and positively correlated when stimuli were female, but not when they were male. Our findings complement other evidence for cross-modal femininity preferences among male raters, and show that preferences observed in studies using still images and/or independently presented vocal stimuli are also observed when dynamic faces and voices are displayed simultaneously in video format.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,014 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».