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Enregistrement W2114534208 · doi:10.1177/0146167210378755

Sexual Orientation Perception Involves Gendered Facial Cues

2010· article· en· W2114534208 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPsychologySexual orientationLesbianPerceptionSocial psychologyFace perceptionSocial perceptionOrientation (vector space)Face (sociological concept)Developmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perceivers can accurately judge a face's sexual orientation, but the perceptual mechanisms mediating this remain obscure. The authors hypothesized that stereotypes casting gays and lesbians as gender "inverts," in cultural circulation for a century and a half, lead perceivers to use gendered facial cues to infer sexual orientation. Using computer-generated faces, Study 1 showed that as two facial dimensions (shape and texture) became more gender inverted, targets were more likely to be judged as gay or lesbian. Study 2 showed that real faces appearing more gender inverted were more likely to be judged as gay or lesbian. Furthermore, the stereotypic use of gendered cues influenced the accurate judgment of sexual orientation. Although using gendered cues increased the accuracy of sexual orientation judgments overall, Study 3 showed that judgments were reliably mistaken for targets that countered stereotypes. Together, the findings demonstrate that perceivers utilize gendered facial cues to glean another's sexual orientation, and this influences the accuracy or error of judgments.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,313 · 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