Low fundamental and formant frequencies predict fighting ability among male mixed martial arts fighters
Notice bibliographique
Résumé
Human voice pitch is highly sexually dimorphic and eminently quantifiable, making it an ideal phenotype for studying the influence of sexual selection. In both traditional and industrial populations, lower pitch in men predicts mating success, reproductive success, and social status and shapes social perceptions, especially those related to physical formidability. Due to practical and ethical constraints however, scant evidence tests the central question of whether male voice pitch and other acoustic measures indicate actual fighting ability in humans. To address this, we examined pitch, pitch variability, and formant position of 475 mixed martial arts (MMA) fighters from an elite fighting league, with each fighter's acoustic measures assessed from multiple voice recordings extracted from audio or video interviews available online (YouTube, Google Video, podcasts), totaling 1312 voice recording samples. In four regression models each predicting a separate measure of fighting ability (win percentages, number of fights, Elo ratings, and retirement status), no acoustic measure significantly predicted fighting ability above and beyond covariates. However, after fight statistics, fight history, height, weight, and age were used to extract underlying dimensions of fighting ability via factor analysis, pitch and formant position negatively predicted "Fighting Experience" and "Size" factor scores in a multivariate regression model, explaining 3-8% of the variance. Our findings suggest that lower male pitch and formants may be valid cues of some components of fighting ability in men.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 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 ».