In your face: facial metrics predict aggressive behaviour in the laboratory and in varsity and professional hockey players
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Facial characteristics are an important basis for judgements about gender, emotion, personality, motivational states and behavioural dispositions. Based on a recent finding of a sexual dimorphism in facial metrics that is independent of body size, we conducted three studies to examine the extent to which individual differences in the facial width-to-height ratio were associated with trait dominance (using a questionnaire) and aggression during a behavioural task and in a naturalistic setting (varsity and professional ice hockey). In study 1, men had a larger facial width-to-height ratio, higher scores of trait dominance, and were more reactively aggressive compared with women. Individual differences in the facial width-to-height ratio predicted reactive aggression in men, but not in women (predicted 15% of variance). In studies 2 (male varsity hockey players) and 3 (male professional hockey players), individual differences in the facial width-to-height ratio were positively related to aggressive behaviour as measured by the number of penalty minutes per game obtained over a season (predicted 29 and 9% of the variance, respectively). Together, these findings suggest that the sexually dimorphic facial width-to-height ratio may be an 'honest signal' of propensity for aggressive behaviour.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle