Women’s own voice pitch predicts their preferences for masculinity in men’s voices
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have found that indices of women’s attractiveness predict variation in their mate preferences. For example, objective measures of women’s attractiveness (waist-hip ratio and other-rated facial attractiveness) are positively related to the strength of their preferences for masculinity in men’s faces. Here, we examined whether women’s preferences for masculine characteristics in men’s voices were related to their own vocal characteristics. We found that women’s preferences for men’s voices with lowered (i.e., masculinized) pitch versus raised (i.e., feminized) pitch were positively associated with women’s own average voice pitch. Because voice pitch is positively correlated with many indices of women’s attractiveness, our findings suggest that the attractiveness of the perceiver predicts variation in women’s preferences for masculinity in men’s voices. Such attractiveness-contingent preferences may be adaptive if attractive women are more likely to be able to attract and/or retain masculine mates than relatively unattractive women are. Interestingly, the attractiveness-contingent masculinity preferences observed in our study appeared to be modulated by the semantic content of the judged speech (positively valenced vs. negatively valenced speech), suggesting that attractiveness-contingent individual differences in masculinity preferences do not necessarily reflect variation in responses to simple physical properties of the stimulus.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».