Low Vocal Pitch Preference Drives First Impressions Irrespective of Context in Male Voices but Not in Female Voices
Notice bibliographique
Résumé
Vocal pitch has been found to influence judgments of perceived trustworthiness and dominance from a novel voice. However, the majority of findings arise from using only male voices and in context-specific scenarios. In two experiments, we first explore the influence of average vocal pitch on first-impression judgments of perceived trustworthiness and dominance, before establishing the existence of an overall preference for high or low pitch across genders. In Experiment 1, pairs of high- and low-pitched temporally reversed recordings of male and female vocal utterances were presented in a two-alternative forced-choice task. Results revealed a tendency to select the low-pitched voice over the high-pitched voice as more trustworthy, for both genders, and more dominant, for male voices only. Experiment 2 tested an overall preference for low-pitched voices, and whether judgments were modulated by speech content, using forward and reversed speech to manipulate context. Results revealed an overall preference for low pitch, irrespective of direction of speech, in male voices only. No such overall preference was found for female voices. We propose that an overall preference for low pitch is a default prior in male voices irrespective of context, whereas pitch preferences in female voices are more context- and situation-dependent. The present study confirms the important role of vocal pitch in the formation of first-impression personality judgments and advances understanding of the impact of context on pitch preferences across genders.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».