Transparent masks reduce the negative impact of opaque masks on understanding emotional states but not on sharing them
Notice bibliographique
Résumé
While face masks provide necessary protection against disease spread, they occlude the lower face parts (chin, mouth, nose) and consequently impair the ability to accurately perceive facial emotions. Here we examined how wearing face masks impacted making inferences about emotional states of others (i.e., affective theory of mind; Experiment 1) and sharing of emotions with others (i.e., affective empathy; Experiment 2). We also investigated whether wearing transparent masks ameliorated the occlusion impact of opaque masks. Participants viewed emotional faces presented within matching positive (happy), negative (sad), or neutral contexts. The faces wore opaque masks, transparent masks, or no masks. In Experiment 1, participants rated the protagonists' emotional valence and intensity. In Experiment 2, they indicated their empathy for the protagonist and the valence of their emotion. Wearing opaque masks impacted both affective theory of mind and affective empathy ratings. Compared to no masks, wearing opaque masks resulted in assumptions that the protagonist was feeling less intense and more neutral emotions. Wearing opaque masks also reduced positive empathy for the protagonist and resulted in more neutral shared valence ratings. Wearing transparent masks restored the affective theory of mind ratings but did not restore empathy ratings. Thus, wearing face masks impairs nonverbal social communication, with transparent masks able to restore some of the negative effects brought about by opaque masks. Implications for the theoretical understanding of socioemotional processing as well as for educational and professional settings are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».