Men's strategic preferences for femininity in female faces
Notice bibliographique
Résumé
Several evolutionarily relevant sources of individual differences in face preference have been documented for women. Here, we examine three such sources of individual variation in men's preference for female facial femininity: term of relationship, partnership status and self-perceived attractiveness. We show that men prefer more feminine female faces when rating for a short-term relationship and when they have a partner (Study 1). These variables were found to interact in a follow-up study (Study 2). Men who thought themselves attractive also preferred more feminized female faces for short-term relationships than men who thought themselves less attractive (Study 1 and Study 2). In women, similar findings for masculine preferences in male faces have been interpreted as adaptive. In men, such preferences potentially reflect that attractive males are able to compete for high-quality female partners in short-term contexts. When a man has secured a mate, the potential cost of being discovered may increase his choosiness regarding short-term partners relative to unpartnered men, who can better increase their short-term mating success by relaxing their standards. Such potentially strategic preferences imply that men also face trade-offs when choosing relatively masculine or feminine faced partners. In line with a trade-off, women with feminine faces were seen as more likely to be unfaithful and more likely to pursue short-term relationships (Study 3), suggesting that risk of cuckoldry is one factor that may limit men's preferences for femininity in women and could additionally lead to preferences for femininity in short-term mates.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».