Differential emotion attribution to neutral faces of own and other races
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.
Notice bibliographique
Résumé
Past research has demonstrated differential recognition of emotion on faces of different races. This paper reports the first study to explore differential emotion attribution to neutral faces of different races. Chinese and Caucasian adults viewed a series of Chinese and Caucasian neutral faces and judged their outward facial expression: neutral, positive, or negative. The results showed that both Chinese and Caucasian viewers perceived more Chinese faces than Caucasian faces as neutral. Nevertheless, Chinese viewers attributed positive emotion to Caucasian faces more than to Chinese faces, whereas Caucasian viewers attributed negative emotion to Caucasian faces more than to Chinese faces. Moreover, Chinese viewers attributed negative and neutral emotion to the faces of both races without significant difference in frequency, whereas Caucasian viewers mostly attributed neutral emotion to the faces. These differences between Chinese and Caucasian viewers may be due to differential visual experience, culture, racial stereotype, or expectation of the experiment. We also used eye tracking among the Chinese participants to explore the relationship between face-processing strategy and emotion attribution to neutral faces. The results showed that the interaction between emotion attribution and face race was significant on face-processing strategy, such as fixation proportion on eyes and saccade amplitude. Additionally, pupil size during processing Caucasian faces was larger than during processing Chinese faces.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle