Facing Aggression: Cues Differ for Female versus Male Faces
Notice bibliographique
Résumé
The facial width-to-height ratio (face ratio), is a sexually dimorphic metric associated with actual aggression in men and with observers' judgements of aggression in male faces. Here, we sought to determine if observers' judgements of aggression were associated with the face ratio in female faces. In three studies, participants rated photographs of female and male faces on aggression, femininity, masculinity, attractiveness, and nurturing. In Studies 1 and 2, for female and male faces, judgements of aggression were associated with the face ratio even when other cues in the face related to masculinity were controlled statistically. Nevertheless, correlations between the face ratio and judgements of aggression were smaller for female than for male faces (F(1,36) = 7.43, p = 0.01). In Study 1, there was no significant relationship between judgements of femininity and of aggression in female faces. In Study 2, the association between judgements of masculinity and aggression was weaker in female faces than for male faces in Study 1. The weaker association in female faces may be because aggression and masculinity are stereotypically male traits. Thus, in Study 3, observers rated faces on nurturing (a stereotypically female trait) and on femininity. Judgements of nurturing were associated with femininity (positively) and masculinity (negatively) ratings in both female and male faces. In summary, the perception of aggression differs in female versus male faces. The sex difference was not simply because aggression is a gendered construct; the relationships between masculinity/femininity and nurturing were similar for male and female faces even though nurturing is also a gendered construct. Masculinity and femininity ratings are not associated with aggression ratings nor with the face ratio for female faces. In contrast, all four variables are highly inter-correlated in male faces, likely because these cues in male faces serve as "honest signals".
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».