Judging Normality and Attractiveness in Faces: Direct Evidence of a More Refined Representation for Own-Race, Young Adult Faces
Notice bibliographique
Résumé
Young and older adults are more sensitive to deviations from normality in young than older adult faces, suggesting that the dimensions of face space are optimized for young adult faces. Here, we extend these findings to own-race faces and provide converging evidence using an attractiveness rating task. In Experiment 1, Caucasian and Chinese adults were shown own- and other-race face pairs; one member was undistorted and the other had compressed or expanded features. Participants indicated which member of each pair was more normal (a task that requires referencing a norm) and which was more expanded (a task that simply requires discrimination). Participants showed an own-race advantage in the normality task but not the discrimination task. In Experiment 2, participants rated the facial attractiveness of own- and other-race faces (Experiment 2a) or young and older adult faces (Experiment 2b). Between-rater variability in ratings of individual faces was higher for other-race and older adult faces; reduced consensus in attractiveness judgments reflects a less refined face space. Collectively, these results provide direct evidence that the dimensions of face space are optimized for own-race and young adult faces, which may underlie face race- and age-based deficits in recognition.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».