The conceptual structure of face impressions
Notice bibliographique
Résumé
Humans seamlessly infer the expanse of personality traits from others' facial appearance. These facial impressions are highly intercorrelated within a structure known as "face trait space." Research has extensively documented the facial features that underlie face impressions, thus outlining a bottom-up fixed architecture of face impressions, which cannot account for important ways impressions vary across perceivers. Classic theory in impression formation emphasized that perceivers use their lay conceptual beliefs about how personality traits correlate to form initial trait impressions, for instance, where trustworthiness of a target may inform impressions of their intelligence to the extent one believes the two traits are related. This considered, we explore the possibility that this lay "conceptual trait space"-how perceivers believe personality traits correlate in others-plays a role in face impressions, tethering face impressions to one another, thus shaping face trait space. In study 1, we found that conceptual and face trait space explain considerable variance in each other. In study 2, we found that participants with stronger conceptual associations between two traits judged those traits more similarly in faces. Importantly, using a face image classification task, we found in study 3 that participants with stronger conceptual associations between two traits used more similar facial features to make those two face trait impressions. Together, these findings suggest lay beliefs of how personality traits correlate may underlie trait impressions, and thus face trait space. This implies face impressions are not only derived bottom up from facial features, but also shaped by our conceptual beliefs.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».