Pathogen disgust predicts women’s preferences for masculinity in men’s voices, faces, and bodies
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
Recent studies suggest that pathogen-related factors may contribute to systematic variation in women’s preferences for masculinity in men’s faces. However, there is very little evidence for similar correlations between pathogen-related factors and women’s preferences for masculinity in other domains (e.g., men’s voices or bodies). Consequently, we conducted a series of studies to examine whether pathogen disgust (assessed using Tybur et al’s Three Domains of Disgust Scale) predicts individual differences in women’s preferences for masculine characteristics in men’s voices, bodies, and faces. We also tested if pathogen disgust predicts individual differences in measures of women’s actual mate choices in the same way. We observed positive correlations between women’s pathogen disgust and their preferences for masculinity in men’s voices (Study 1) and faces and bodies (Study 2). We also observed positive correlations between women’s pathogen disgust and their masculinity ratings of both their current and ideal romantic partners (Study 3). Each of these correlations was independent of the possible effects of women’s sexual and moral disgust. Together, these findings suggest that individual differences in pathogen disgust predict individual differences in women’s masculinity preferences across multiple domains and may also predict individual differences in their actual mate choices.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle