Analysis of eye movements in the judgment of enjoyment and non-enjoyment smiles
Notice bibliographique
Résumé
Enjoyment smiles are more often associated with the simultaneous presence of the Cheek raiser and Lip corner puller action units, and these units' activation is more often symmetric. Research on the judgment of smiles indicated that individuals are sensitive to these types of indices, but it also suggested that their ability to perceive these specific indices might be limited. The goal of the current study was to examine perceptual-attentional processing of smiles by using eye movement recording in a smile judgment task. Participants were presented with three types of smiles: a symmetric Duchenne, a non-Duchenne, and an asymmetric smile. Results revealed that the Duchenne smiles were judged happier than those with characteristics of non-enjoyment. Asymmetric smiles were also judged happier than the non-Duchenne smiles. Participants were as effective in judging the latter smiles as not really happy as they were in judging the symmetric Duchenne smiles as happy. Furthermore, they did not spend more time looking at the eyes or mouth regardless of types of smiles. While participants made more saccades between each side of the face for the asymmetric smiles than the symmetric ones, they judged the asymmetric smiles more often as really happy than not really happy. Thus, processing of these indices do not seem limited to perceptual-attentional difficulties as reflected in viewing behavior.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».