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Enregistrement W3188854499 · doi:10.1080/00224545.2021.1927943

Bigger isn’t always better: an exploration of social perception bias against high levels of muscularity in women

2021· article· en· W3188854499 sur OpenAlexaff
Evanya Musolino, Brian P. O’Connor, Jan Cioe

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Social Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionSocial psychologyInterpersonal communicationSexual orientationInterpersonal relationshipDevelopmental psychologySocial perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bodybuilding is often considered more appropriate for men than for women. Previous research has shown that knowledge of a target’s involvement in bodybuilding influences interpersonal judgments. The present study examined whether this is also the case for women with competitive-type bodybuilder physiques. Participants (N = 263) were shown photographs of women who competed professionally in different categories of bodybuilding (i.e., bikini, figure, and bodybuilding/physique). Participants were then asked to make a series of judgments on the basis of the photos alone. It was found that the degree of muscularity of the targets shaped participants’ estimates of perceived outcomes and of the targets’ traits in non-bodybuilding domains (e.g., expected positive life outcomes, gender role traits, and sexual orientation). Both men and women apparently considered moderate to high levels of muscularity in women targets as violations of gender norms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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