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Enregistrement W2059246031 · doi:10.1371/journal.pone.0088852

The Impact of Weather on Women’s Tendency to Wear Red or Pink when at High Risk for Conception

2014· article· en· W2059246031 sur OpenAlexafffund
Jessica L. Tracy, Alec T. Beall

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésAttractivenessFertilityClothingDemographyPsychologyReplication (statistics)Physical attractivenessSocial psychologyBiologyHistoryPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women are particularly motivated to enhance their sexual attractiveness during their most fertile period, and men perceive shades of red, when associated with women, as sexually attractive. Building on this research, we recently found that women are more likely to wear reddish clothing when at peak fertility (Beall & Tracy, 2013), presumably as a way of increasing their attractiveness. Here, we first report results from a methodological replication, conducted during warmer weather, which produced a null effect. Investigating this discrepancy, we considered the impact of a potentially relevant contextual difference between previous research and the replication: current weather. If the red-dress effect is driven by a desire to increase one's sexual appeal, then it should emerge most reliably when peak-fertility women have few alternative options for accomplishing this goal (e.g., wearing minimal clothing). Results from re-analyses of our previously collected data and a new experiment support this account, by demonstrating that the link between fertility and red/pink dress emerges robustly in cold, but not warm, weather. Together, these findings suggest that the previously documented red-dress effect is moderated by current climate concerns, and provide further evidence that under certain circumstances red/pink dress is reliably associated with female fertility.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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