Notice bibliographique
Résumé
Our perception of others influence who we decide to approach or avoid, even from minimal information (e.g., a person’s facial appearance). Pertinently, individuals who are perceived as more leaderlike (i.e., dominant, competent) are more likely to be elected into office or even hired as CEO’s (Rule & Ambady, 2009). In the present study, we aim to investigate whether agentic (e.g., dominance, competence) or communal traits (e.g., warmth, trustworthiness) are favored among high-status women. In the present study, we will recruit 200 MacEwan University students via SONA (online research database) to complete an online questionnaire. Participants will view 200 facial photographs of female surgeons from across Canada. Participants will indicate their rating of each individual on one trait (e.g., dominance, competence, surgeon-like). In addition, the participants will be in either one of two conditions: they will be told that they are rating female surgeons or not. I expect to find that female faces perceived as more agentic (vs. communal) will also be perceived as more surgeon-like or leader-like. This effect should be amplified when participants know they are rating female surgeons. If these findings hold true, it suggests that facial perception plays important roles in determining one’s status, specifically for females in male-dominated roles. Faculty Mentor: Miranda Giacomin Department: Psychology
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».