Thin‐Slice Decisions Do Not Need Faces to be Predictive of Election Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Rapid decisions about political candidates, made solely on the basis of candidate appearance, associate with real electoral outcomes. A prevailing interpretation is that these associations result from heuristic cognitive processing of cues from the face to yield a judgment about the candidate, processing that is shared by both voters and experimental participants. Here, we report findings suggesting that nonfacial aspects of a candidate's appearance are important cues for voter decision making. We asked participants to look at pairs of candidate images and decide (a) whom to vote for (SimVote), (b) who looks more physically threatening (Threat), and (c) who looks more competent to hold congressional office (Competence). When participants saw only the candidates' faces, there was no association between their decisions and electoral outcomes, except for Threat. Yet when participants saw the candidate images with the faces removed, there was a strong association between their decisions and voters' decisions, for all decision types. This suggests that the appearance‐related heuristics that some voters use to guide their decisions may include mental schemas for processing appearance cues other than those associated with facial features. Such schema‐based processing has implications for understanding the neurobiological system underlying thin‐slice decisions from appearance alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».