The Saliency of Angular Shapes in Threatening and Nonthreatening Faces
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».