An exploratory, cross-cultural study on perception of putative cyclical changes in facial fertility cues
Notice bibliographique
Résumé
Although many researchers have argued that facial traits evolved as honest cues to women's current fertility (possibly via changes in facial femininity), evidence that women's facial attractiveness is significantly, positively related to probability of conception throughout menstrual cycle is mixed. These mixed results could reflect differences among studies in the methods used to assess facial attractiveness (i.e., forced choice versus rating-scale methods), differences in how fertility was assessed, differences in perceiver characteristics (e.g., their own attractiveness), and facial preferences possibly being moderated by the characteristics of the living environment. Consequently, the current study investigated the putative effect of cyclical changes in fertility on women's facial attractiveness and femininity (1) using forced choice and rating-scale method, (2) conducting both ovulation tests and repeated daily measures of estradiol assessing the conception probability, (3) based on a culturally diverse sample of perceivers, while (4) controlling for inter-individual variation. Although we found some limited evidence that women's faces became more attractive when conception probability increased, these effects differed depending on the methods used to assess both attractiveness and fertility. Moreover, where statistically significant effects were observed, the effect sizes were extremely small. Similarly, there was little robust evidence that perceivers' characteristics reliably predicted preferences for fertility cues. Collectively, these results suggest that mixed results in previous studies examining cyclical fluctuation in women's facial attractiveness are unlikely to reflect inter-cultural differences and are more likely to reflect differences in the methods used to assess facial attractiveness and fertility.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».