Spatial frequencies affect cuteness perception of infant faces.
Notice bibliographique
Résumé
Cuteness perception is a basic function in social interactions. Most studies focus on the impact of facial elemental features on cuteness ratings, but there are many factors that affect cuteness perception. Spatial frequency (SF) is one of the most important parameters in studies on faces. However, few studies have investigated the impact of SFs on cuteness perception. In this study, 16 images of infant faces with four cuteness levels were selected by a prerating experiment. Using a 7-point Likert scale paradigm, participants were asked to rate the cuteness of infant faces, including one version of broad unfiltered faces and four versions of filtered faces. The results showed that filtered SFs reduced cuteness ratings and that the impact of SFs was related to the cuteness levels of faces. Specifically, faces with low SFs got the lowest cuteness ratings. The ratings of faces with low SFs in neutral cuteness had a greater reduction than that in positive cuteness. In comparison, faces with medium and high SFs obtained relatively high cuteness ratings. However, the ratings in medium SFs were higher than that in high SFs if the cuteness of faces exceeded a certain level. Interestingly, their ratings reduction size increased with the improvement of cuteness levels. These results extend our understanding of the cuteness mechanism from an SF processing perspective. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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) | 0,022 | 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 ».