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Enregistrement W2159963098 · doi:10.1027/1614-0001.29.3.148

Tall and Good-Looking?

2008· article· en· W2159963098 sur OpenAlexaff
Sybil Geldart

Notice bibliographique

RevueJournal of Individual Differences · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinPsychologyAttractivenessForeheadPhysical attractivenessSocial psychologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there has been much emphasis on the objective properties of beautiful faces, some theories of physical attractiveness implicate norm-based coding of faces and experience-dependent preferences (e.g., Langlois & Roggman, 1990 ; Rhodes, Jeffery, Watson, Clifford, & Nakayama, 2003 ). This study further explored experiential influences by correlating a person’s standing height with his/her ideal vertical location of the internal features in computerized faces. Taller raters created faces with larger ratios of forehead height to chin height–resulting in a larger forehead and a smaller chin, presumably caused by their biased exposure to faces from above eye level. Faces produced by shorter raters had a smaller forehead and a larger chin. The moderate correlation was maintained after controlling for age and gender (i.e., semipartial r = .41; N = 39), and rater height alone explained 24% of the variance in preferred location of the internal facial features. These results point to individual differences in perceptions of attractiveness, accounted for to some degree by the facial proportions encountered in everyday interactions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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