The attractiveness of facial avergeness: A comparison of adults and children
Notice bibliographique
Résumé
Adults rate averaged faces with feature shapes, sizes, and locations approximating the population mean as more attractive than most individual faces (e.g., Langlois & Rogmann, 1990). We are examining developmental changes in the influence of averageness on judgments of attractiveness by showing adults and children pairs of individual faces, in which one face was transformed 50% towards average, while the other face was transformed 50% away from average. In separate blocks of 16 trials, participants judged pairs of adult female faces, pairs of girls' faces, and pairs of boys' faces, and selected which face in each pair they found more attractive. Before testing, faces were made symmetrical and were rated as looking natural by adult judges (M score out of 5= 3 for all three face sets). Adults (n = 36) rated the more average faces as more attractive than the less average faces for all three types of faces (M choice of more average > .92 for women's, girls', and boys' faces; all ps < .001). Five-year-olds (n = 36) rated the more average faces as more attractive than the less average corresponding faces (all ps < .001). The strength of child preferences, however, was significantly weaker than that of adults (M choice of more average > .74; main effect of age, p < .001). Results will be compared to those from ongoing tests of older children. The results indicate that the influence of averageness increases between age 5 and adulthood. The changes may reflect the refinement of an average face prototype as the child is exposed to more faces, increased sensitivity to configural and subtle featural cues in the faces experienced, and/or the greater salience of attractiveness after puberty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».