The Facial Width-to-Height Ratio as a Basis for Estimating Aggression from Emotionally Neutral Faces
Notice bibliographique
Résumé
The facial width-to-height ratio (FWHR), a size-independent sexually dimorphic property of the human face, is correlated with aggressive behaviour in men. Furthermore, observers' estimates of aggression from emotionally neutral faces are accurate and are highly correlated with the FWHR. In a series of experiments we tested if the FWHR is the basis of observers' accuracy in estimating aggressive propensity from emotionally neutral faces. In Experiments 1a-c, estimates of aggression remained accurate when faces were blurred or cropped, manipulations that reduce featural cues but maintain FWHR. Accuracy decreased when faces were scrambled, a manipulation that retains featural information but disrupts the FWHR. The estimates of aggression were highly consistent across observers for all conditions except the scrambled condition. Overall, estimates of aggression were most accurate when all facial features (even if blurred) were presented in their canonical arrangement, allowing for perception of the FWHR, with at most a small contribution from the appearance of individual features. There was no explicit use of the FWHR; 84% of participants indicated that “the eyes” were the basis for their judgement. No participant reported using any kind of configural information, including the FWHR. Nonetheless, in Experiment 1d, participants given instruction about the FWHR were able to accurately estimate the FWHR of faces presented for 39 msec. In Experiment 2, computer-modeling software (FACEGEN) identified eight facial metrics that correlated with estimates of aggression; regression analyses revealed that FWHR was the only metric that uniquely predicted these estimates. In Experiment 3, faces were manipulated to create pairs that differed only in FWHR. Participants' judgement of which individual of the pair was more aggressive was biased towards faces with the higher FWHR. Together, these experiments support the hypothesis that the FWHR is an honest signal of propensity for aggressive behaviour.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».