Contextual cues about reciprocity impact ratings of smile sincerity
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown that context influences how sincere a smile appears to observers. That said, most studies on this topic have focused exclusively on situational cues (e.g. smiling while at a party versus smiling during a job interview) and few have examined other elements of context. One important element concerns any knowledge an observer might have about the smiler as an individual (e.g. their habitual behaviours, traits or attitudes). In this manuscript, we present three experiments that explored the influence of such knowledge on ratings of smile sincerity. In Experiments 1 and 2, participants rated the sincerity of Duchenne and non-Duchenne smiles after having been exposed to cues about the smiler's tendency to reciprocate (this person always, never or occasionally returns favours). In Experiment 3 they performed the same task but with cues about the smiler's love of learning (this person always, never or occasionally enjoys learning new tasks). The results show that cues about the smiler's reciprocity tendency influenced participants' ratings of smile sincerity and did so in a stronger manner than cues about the smiler's love of learning. Overall, these results both strengthen and broaden the literature on the role of context on judgements of smile sincerity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».