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Enregistrement W2784147577 · doi:10.1177/0301006617750980

The Saliency of Angular Shapes in Threatening and Nonthreatening Faces

2018· article· en· W2784147577 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePerception · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalientPsychologyMetric (unit)Social psychologyCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several lines of evidence suggest that angularity and curvilinearity are relied upon to infer the presence or absence of threat. This study examines whether angular shapes are more salient in threatening compared with nonthreatening emotionally neutral faces. The saliency of angular shapes was measured by the amount of local maxima in S(θ), a function that characterizes how the Fourier magnitude spectrum varies along specific orientations. The validity of this metric was tested and supported with images of threatening and nonthreatening real-world objects and abstract patterns that have predominantly angular or curvilinear features (Experiment 1). This metric was then applied to computer-generated faces that maximally correlate with threat (Experiment 2a) and to real faces that have been rated according to threat (Experiment 3). For computer-generated faces, angular shapes became increasingly salient as the threat level of the faces increased. For real faces, the saliency of angular shapes was not predictive of threat ratings after controlling for other well-established threat cues, however, other facial features related to angularity (e.g., brow steepness) and curvilinearity (e.g., round eyes) were significant predictors. The results offer preliminary support for angularity as a threat cue for emotionally neutral faces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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