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Enregistrement W2794321447 · doi:10.1177/1474704918763271

Self-Perceived Mate Value, Facial Attractiveness, and Mate Preferences: Do Desirable Men Want It All?

2018· article· en· W2794321447 sur OpenAlexaff
Steven Arnocky

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMate choiceAttractivenessPsychologySocial psychologyPhysical attractivenessFacial attractivenessPerceptionSexual selectionValue (mathematics)Evolutionary psychologyMatingEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ten years ago, Buss and Shackelford demonstrated that high mate value (i.e., physically attractive) women held more discerning mate preferences relative to lower mate value women. Since then, researchers have begun to consider the equally important role of men's sexual selectivity in human mate choice. Yet, little research has focused on whether high mate value men are similarly choosy in their mate preferences. In a sample of 139 undergraduate men, relationships between self-perceived mate value as well as female-rated facial attractiveness were examined in relation to men's expressed mate preferences. Results showed that self-perceived mate value was unrelated to men's facial attractiveness as rated by women. Men who believed they were of high mate value were more likely than lower mate value men to prefer to marry at a younger age; to have a spouse who was younger than them; and to have a partner who was sociable, ambitious, high in social status, with good financial prospects, a desire for children, health, good looks, and mutual attraction. Objective male facial attractiveness was generally unrelated to heightened mate preferences, with the exception of heightened preference for similar religious background and good physical health. Findings suggest that men who perceive themselves as high in overall mate value are selective in their mate choice in a manner similar to high mate value women.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,306 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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