Listen, follow me: Dynamic vocal signals of dominance predict emergent social rank in humans.
Notice bibliographique
Résumé
Similar to the nonverbal signals shown by many nonhuman animals during aggressive conflicts, humans display a broad range of behavioral signals to advertise and augment their apparent size, strength, and fighting prowess when competing for social dominance. Favored by natural selection, these signals communicate the displayer's capacity and willingness to inflict harm, and increase responders' likelihood of detecting and establishing a rank asymmetry, and thus avoiding costly physical conflicts. Included among this suite of adaptations are vocal changes, which occur in a wide range of nonhuman animals (e.g., chimpanzees, rhesus monkeys) prior to aggression, but have not been systematically examined in humans. The present research tests whether and how humans use vocal pitch modulations to communicate information about their intention to dominate or submit. Results from Study 1 demonstrate that in the context of face-to-face group interactions, individuals spontaneously alter their vocal pitch in a manner consistent with rank signaling. Raising one's pitch early in the course of an interaction predicted lower emergent rank, whereas deepening one's pitch predicted higher emergent rank. Results from Study 2 provide causal evidence that these vocal shifts influence perceptions of rank and formidability. Together, findings suggest that humans use transient vocal changes to track, signal, and coordinate status relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».