A new approach to measuring individual differences in sensitivity to facial expressions: influence of temperamental shyness and sociability
Notice bibliographique
Résumé
To examine individual differences in adults' sensitivity to facial expressions, we used a novel method that has proved revealing in studies of developmental change. Using static faces morphed to show different intensities of facial expressions, we calculated two measures: (1) the threshold to detect that a low intensity facial expression is different from neutral, and (2) accuracy in recognizing the specific facial expression in faces above the detection threshold. We conducted two experiments with young adult females varying in reported temperamental shyness and sociability - the former trait is known to influence the recognition of facial expressions during childhood. In both experiments, the measures had good split half reliability. Because shyness was significantly negatively correlated with sociability, we used partial correlations to examine the relation of each to sensitivity to facial expressions. Sociability was negatively related to threshold to detect fear (Experiment 1) and to misidentify fear as another expression or happy expressions as fear (Experiment 2). Both patterns are consistent with hypervigilance by less sociable individuals. Shyness was positively related to misidentification of fear as another emotion (Experiment 2), a pattern consistent with a history of avoidance. We discuss the advantages and limitations of this new approach for studying individual differences in sensitivity to facial expressions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».