Emotional context can reduce the negative impact of face masks on inferring emotions
Notice bibliographique
Résumé
While face masks prevent the spread of disease, they occlude lower face parts and thus impair facial emotion recognition. Since emotions are often also contextually situated, it remains unknown whether providing a descriptive emotional context alongside the facial emotion may reduce some of the negative impact of facial occlusion on emotional communication. To address this question, here we examined how emotional inferences were affected by facial occlusion and the availability of emotional context. Participants were presented with happy or sad emotional faces who were either fully visible or partially obstructed by an opaque surgical mask. The faces were shown either within an emotionally congruent (e.g., "Her cat was found/lost yesterday afternoon") or neutral ("Get ready to see the next person") context. Participants were asked to infer the emotional states of the protagonists by rating their emotional intensity and valence. Facial occlusion by masks impacted the ratings, such that protagonists were judged to feel less intense and more neutral emotions when they wore masks relative to when their face was fully visible. Importantly, this negative impact of visual occlusion by mask was reduced but not fully eliminated when the faces were presented within a congruent emotional context. Thus, visual occlusion of facial emotions impairs understanding of emotions, with this negative effect of face masks partially mitigated by the availability of a larger emotional context.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».