Registered Replication Report
Notice bibliographique
Résumé
According to the facial feedback hypothesis, people's affective responses can be influenced by their own facial expression (e.g., smiling, pouting), even when their expression did not result from their emotional experiences. For example, Strack, Martin, and Stepper (1988) instructed participants to rate the funniness of cartoons using a pen that they held in their mouth. In line with the facial feedback hypothesis, when participants held the pen with their teeth (inducing a "smile"), they rated the cartoons as funnier than when they held the pen with their lips (inducing a "pout"). This seminal study of the facial feedback hypothesis has not been replicated directly. This Registered Replication Report describes the results of 17 independent direct replications of Study 1 from Strack et al. (1988), all of which followed the same vetted protocol. A meta-analysis of these studies examined the difference in funniness ratings between the "smile" and "pout" conditions. The original Strack et al. (1988) study reported a rating difference of 0.82 units on a 10-point Likert scale. Our meta-analysis revealed a rating difference of 0.03 units with a 95% confidence interval ranging from -0.11 to 0.16.
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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 | 0,070 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,422 | 0,137 |
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 ».