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Enregistrement W2123851773 · doi:10.1177/0095798402028001005

Differences in the Communication of Affect: Members of the Same Race Versus Members of a Different Race

2002· article· en· W2123851773 sur OpenAlexaff
Monica D. Weathers, Elaine M. Frank, Leigh Ann Spell

Notice bibliographique

RevueJournal of Black Psychology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEthnic groupNonverbal communicationAffect (linguistics)ProsodyRace (biology)Facial expressionStimulus (psychology)Developmental psychologyPerceptionSocial psychologyCognitive psychologyCommunicationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined African American and Caucasian individuals'ability to recognize facial expressions and vocal prosody of predominately Caucasian stimuli at three age groups: children's pictures and voices, young adults' pictures and voices, and older adults'pictures and voices. The Diagnostic Assessment of Non- verbal Accuracy 2 (DANVA 2) and the Carolina Older Adult Test of Nonverbal Communication (COAT-NC) were used to measure these skills. The results indicate race is a significant factor in the interpretation of emotion of facial expressions and prosodic features.. They suggest that individuals from a specific ethnic group are more accurate in decoding emotional cues from stimulus-containing individuals within the same ethnic group. Caucasians were not necessarily better than African Americans decoding communication of affect, but were more successful at interpreting the emotions of individuals within their ethnic group. The results indicate potential for miscommunications between African Americans and Caucasians.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,769

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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