Do you see what I see? Sex differences in the discrimination of facial emotions during adolescence.
Notice bibliographique
Résumé
During adolescence social relationships become increasingly important. Establishing and maintaining these relationships requires understanding of emotional stimuli, such as facial emotions. A failure to adequately interpret emotional facial expressions has previously been associated with various mental disorders that emerge during adolescence. The current study examined sex differences in emotional face processing during adolescence. Participants were adolescents (n = 1951) with a target age of 14, who completed a forced-choice emotion discrimination task. The stimuli used comprised morphed faces that contained a blend of two emotions in varying intensities (11 stimuli per set of emotions). Adolescent girls showed faster and more sensitive perception of facial emotions than boys. However, both adolescent boys and girls were most sensitive to variations in emotion intensity in faces combining happiness and sadness, and least sensitive to changes in faces comprising fear and anger. Furthermore, both sexes overidentified happiness and anger. However, the overidentification of happiness was stronger in boys. These findings were not influenced by individual differences in the level of pubertal maturation. These results indicate that male and female adolescents differ in their ability to identify emotions in morphed faces containing emotional blends. The findings provide information for clinical studies examining whether sex differences in emotional processing are related to sex differences in the prevalence of psychiatric disorders within this age group.
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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 | 0,001 |
| 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 ».