Jugement de l'authenticité des sourires et détection des indices faciaux.
Notice bibliographique
Résumé
The smile is one of the most often expressed emotions during social interactions. It can be authentic, that is, associated with a joyful emotional state in the person expressing it, but it can also be false, that is, deliberately produced in the absence of that emotional state in order to deceive one or more individuals (Ekman, 1993). Even though the fake smile very much resembles the authentic smile, it generally does not constitute the perfect simile. The fake smile more often has a certain degree of asymmetry than the authentic smile (Ekman, Hager, & Friesen, 1981) and it uses the cheek raiser action less often than with the authentic smile (Ekman, Friesen, & O'Sullivan, 1988; Frank, Ekman, & Friesen, 1993). This study looked at the knowledge that adults have of these differences as well as their perceptive ability to detect them. The visual stimuli presented to participants were prepared using the Facial Action Coding System (Ekman & Friesen, 1978). Results show that participants detected the differences between the two types of smile and that detection was better using smile asymmetry than with the cheek raiser action. Analysis of the use of response categories in the detection task indicated that participants underestimated the differences between smiles when they were different and that this tendency was more apparent with the cheek raiser detection method than for asymmetry detection. Participants also demonstrated a better knowledge of smile asymmetry than cheek raiser action. The knowledge gathered suggests that the ability of the receptor to judge smile authenticity is limited by perceptive factors. However, the mediation analyses that we conducted show the judging smile authenticity is not limited to simple perceptive detection of facial clues. Detecting facial clues is a necessary condition for correctly assessing smile authenticity, but it does not explain the variance in these assessments. We believe that this variance would be due more to the importance that participants give to facial clues. Finally, our results show that the capacity to detect differences between authentic and fake smiles is not easy to change. Participants who received modified information on changes of appearance linked to the two facial parameters were not more likely to detect the differences than participants who did not receive information.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».