Kissing Right? Absence of Rightward Directional Turning Bias During First Kiss Encounters Among Strangers
Notice bibliographique
Résumé
When leaning toward a partner for a kiss, the direction that individuals turn their head when planting the kiss is found to vary based on the kiss’s context; romantic kissing between adult couples is consistently directed rightward, though recently, a non-romantic kiss between parent–child couples was observed to be leftward. The current study further examines the lateral head-turning direction between non-romantic couples using a novel context: a first kiss between strangers. Observing strangers kissing was feasible due to a unique social media phenomenon; since 2014, 23 “First Kiss” online videos have emerged which depict kisses facilitated by the video’s director between consenting strangers. The turning direction of 230 kissing couples were coded from the 23 First Kiss videos, and the proportion of right to left turns were almost equal; 51% of couples displayed a right-turn kiss, and 49% conveyed a left-turn kiss. Further, the proportion of right and left turns observed from our sample of strangers kissing were compared to Güntürkün’s (in Nature 421:711, https://doi.org/10.1038/421711a , 2003) original study that examined authentic kissing between adult couples. A significantly different turning bias was exhibited. Because the kissing criterion was parallel between these studies, our study demonstrates that the context influenced the direction of bias, namely, that of a non-romantic kiss. We discuss the potential role of context and emotional lateralization on kissing laterality, and propose future directions to test these predictions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».