Perceiver and target partisanship shift facial trustworthiness effects on likability
Notice bibliographique
Résumé
The affective polarization characteristic of the United States' political climate contributes to pervasive intergroup tension. This tension polarizes basic aspects of person perception, such as face impressions. For instance, face impressions are polarized by partisanship disclosure such that people form positive and negative impressions of, respectively, shared and opposing partisan faces. How partisanship interacts with other facial cues affecting impressions remains unclear. Building on work showing that facial trustworthiness, a core dimension of face perception, is especially salient for ingroup members, we reasoned that shared and opposing partisanship may also affect the relation between facial trustworthiness characteristics and subsequent likability impressions. A stronger positive relation emerged for shared versus opposing partisan faces across more conservative and liberal perceivers (Experiments 1 and 2). Exploratory analyses showed that this difference links to perceived partisan threat (Experiment 1) and that experimentally manipulating inter-party threat strengthened opposing partisan derogation and shared partisan enhancement patterns (Experiment 2). These findings suggest that partisanship extends from affecting overall face impressions of partisans to affecting the relation between a core dimension of face perception and subsequent impressions. These findings highlight the prevalence of partisanship effects in basic aspects of person perception and have implications for intergroup behavior.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 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 ».