Age Similarities in Recognizing Threat from Faces and Diagnostic Cues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background.Previous research indicates that younger adults (YA) can identify men's tendency to be aggressive based merely on their neutral expression faces.We compared older adults (OA) and YA accuracy and investigated contributing facial cues. Method.In Study 1, YA and OA rated the aggressiveness of young men depicted in facial photographs in a control, distraction, or accuracy motivation condition.In Study 2, YA and OA rated how angry, attractive, masculine, and babyfaced the men looked in addition to rating their aggressiveness.These measures plus measured facial width-to-height ratio (FWHR) were used to examine cues to aggressiveness.Results.Accuracy coefficients, calculated by correlating rated aggressiveness with the men's previously measured actual aggressiveness, were significant and equal for OA and YA.Accuracy was not moderated by distraction or accuracy motivation, suggesting automatic processing.A greater FWHR, lower attractiveness, and higher masculinity independently influenced rated aggressiveness by both age groups and also were valid cues to actual aggressiveness.Discussion.Despite previous evidence for positivity biases in OA, they can be just as accurate as YA when it comes to discerning actual differences in the aggressiveness of young men.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle