Emotion and Gender Typicality Cue Sexual Orientation Differently in Women and Men
Notice bibliographique
Résumé
Heterosexual individuals tend to look and act more typical for their gender compared to gay and lesbian individuals, and people use this information to infer sexual orientation. Consistent with stereotypes associating happy expressions with femininity, previous work found that gay men displayed more happiness than straight men-a difference that perceivers used, independent of gender typicality, to judge sexual orientation. Here, we extended this to judgments of women's sexual orientation. Like the gender-inversion stereotypes applied to men, participants perceived women's faces manipulated to look angry as more likely to be lesbians; however, emotional expressions largely did not distinguish the faces of actual lesbian and straight women. Compared to men's faces, women's faces varied less in their emotional expression (appearing invariably positive) but varied more in gender typicality. These differences align with gender role expectations requiring the expression of positive emotion by women and prohibiting the expression of femininity by men. More important, greater variance within gender typicality and emotion facilitates their respective utility for distinguishing sexual orientation from facial appearance. These findings thus provide the first evidence for contrasting cues to women's and men's sexual orientation and suggest that gender norms may uniquely shape how men and women reveal their sexual orientation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».