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Enregistrement W2136400500 · doi:10.1068/p7371

The Influence of Symmetry on Children's Judgments of Facial Attractiveness

2013· article· en· W2136400500 sur OpenAlexaff
Larissa Vingilis‐Jaremko, Daphne Maurer

Notice bibliographique

RevuePerception · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttractivenessPsychologySymmetry (geometry)Facial attractivenessFacial symmetryPreferenceDevelopmental psychologySocial psychologyYoung adultCognitive psychologyMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In experiment 1, we examined developmental changes in the influence of symmetry on judgments of attractiveness by showing adults and children pairs of individual faces in which one face was transformed 75% toward perfect symmetry, while the other face was transformed by exaggerating its asymmetries by 75%. Adults and 9-year-olds, but not 5-year-olds, rated the more symmetric faces as more attractive than the less symmetric faces, although the effect was stronger in adults than 9-year-olds. The preference for symmetry was stronger for male than female faces, and stronger for adults' than children's faces. In experiment 2, comparisons of the symmetry of the original male and female faces revealed no measured differences but lower ratings by adults of symmetry in the male faces. Overall, the results suggest that the influence of symmetry on attractiveness judgments emerges after the age of 5 years, and matures after the age of 9 years. The stronger effects for adult viewers may reflect an increase in sensitivity to symmetry as experience with faces increases and/or as the visual system matures. As well, attractiveness may become more salient after puberty, so that honest signals of mate quality, such as symmetry, have a stronger effect for adult viewers, especially when judging adult faces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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