Influence of Perceived Height, Masculinity, and Age on Each Other and on Perceptions of Dominance in Male Faces
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Several studies have examined the individual effects of facial cues to height, masculinity, and age on interpersonal interactions and partner preferences. We know much less about the influence of these traits on each other. We, therefore, examined how facial cues to height, masculinity, and age influence perceptions of each other and found significant overlap. This suggests that studies investigating the effects of one of these traits in isolation may need to account for the influence of the other two traits. Additionally, there is inconsistent evidence on how each of these three facial traits affects dominance. We, therefore, investigated how varying such traits influences perceptions of dominance in male faces. We found that increases in perceived height, masculinity, and age (up to 35 years) all increased facial dominance. Our results may reflect perceptual generalizations from sex differences as men are on average taller, more dominant, and age faster than women. Furthermore, we found that the influences of height and age on perceptions of dominance are mediated by masculinity. These results give us a better understanding of the facial characteristics that convey the appearance of dominance, a trait that is linked to a wealth of real-world outcomes.
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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