Human preference for masculinity differs according to context in faces, bodies, voices, and smell
Notice bibliographique
Résumé
Sexual dimorphism is important in mate choice in many species and can be appraised via multiple traits in any one individual. Thus, one question that arises is whether sexual dimorphism in different traits influences preferences consistently. Here, we examined human preferences for masculinity/femininity in different types of stimuli. For face and body stimuli, images were manipulated to be more or less masculine using computer graphic techniques. Voice stimuli were made more or less masculine by manipulating pitch. For smell, we used variation among male aftershaves as a proxy for manipulating masculinity of real male smell and used relatively masculine/feminine odors. For women, we found that preferences for more masculine stimuli were greater for short-term than for long-term relationships across all stimuli types. Further analyses revealed consistency in preferences for masculinity across stimuli types, at least for short-term judgments, whereby women with preferences for masculinity in one domain also had preferences for masculinity in the other domains. For men, we found that preferences for more feminine stimuli were greater for short-term than for long-term judgments across face and voice stimuli, whereas the reverse was true for body stimuli. Further analyses revealed consistency in preferences for masculinity across stimuli types for long-term judgments, whereby men with preferences for femininity in one domain also had preferences for femininity in the other domains. These data suggest that masculinity/femininity as a trait may be assessed via different modalities and that masculinity/femininity in the different modalities might be representing a single underlying quality in individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».