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Enregistrement W2170735791 · doi:10.1111/j.1467-9280.2008.02116.x

Reading Between the Lies

2008· article· en· W2170735791 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHappinessFacial expressionDeceptionSocial psychologyEmotional expressionLie detectionNonverbal communicationReading (process)Expression (computer science)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyCommunicationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread supposition that aspects of facial communication are uncontrollable and can betray a deceiver's true emotion has received little empirical attention. We examined the presence of inconsistent emotional expressions and "microexpressions" (1/25-1/5 of a second) in genuine and deceptive facial expressions. Participants viewed disgusting, sad, frightening, happy, and neutral images, responding to each with a genuine or deceptive (simulated, neutralized, or masked) expression. Each 1/30-s frame (104,550 frames in 697 expressions) was analyzed for the presence and duration of universal expressions, microexpressions, and blink rate. Relative to genuine emotions, masked emotions were associated with more inconsistent expressions and an elevated blink rate; neutralized emotions showed a decreased blink rate. Negative emotions were more difficult to falsify than happiness. Although untrained observers performed only slightly above chance at detecting deception, inconsistent emotional leakage occurred in 100% of participants at least once and lasted longer than the current definition of a microexpression suggests. Microexpressions were exhibited by 21.95% of participants in 2% of all expressions, and in the upper or lower face only.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,303 · 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