Facial Trustworthiness Perception Across the Adult Life Span
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Trust is crucial for successful social interaction across the life span. Perceiver age, facial age, and facial emotion have been shown to influence trustworthiness perception, but the complex interplay between these perceiver and facial characteristics has not been examined. METHOD: Adopting an adult life-span developmental approach, 199 adults (aged 22-78 years) rated the trustworthiness of faces that systematically varied in age (young, middle-aged, and older) and emotion (neutral, happy, sad, fearful, angry, and disgusted) from the FACES Lifespan Database. RESULTS: The study yielded three key results. First, on an aggregated level, facial trustworthiness perception did not differ by perceiver age. Second, all perceivers rated young faces as the most trustworthy, and middle-aged and older (but not young) perceivers rated older faces as least trustworthy. Third, facial emotions signaling threat (fear, anger, and disgust) relative to neutral, happy, and sad expressions moderated age effects on facial trustworthiness perception. DISCUSSION: Findings from this study highlight the impact of perceiver and facial characteristics on facial trustworthiness perception in adulthood and aging and have potential to inform first impression formation, with effects on trait attributions and behavior. This publication also provides normative data on perceived facial trustworthiness for the FACES Lifespan Database.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».