Recognition of Masked and Unmasked Facial Expressions in Males and Females and Relations with Mental Wellness
Notice bibliographique
Résumé
Background: While the effects of mask wearing/facial occlusion are known to negatively impact facial expression recognition, little is known about the effects of sex and mental wellness on facial expression recognition, as well as the influence of sex on misattributions errors (i.e., confusions between emotions). In this large study, we aimed to address the relation between facial expression recognition and loneliness, perceived stress, anxiety, and depression symptoms in male and female adults.Methods: We assessed the influence of mask-wearing on facial expression recognition (i.e., accuracy and reaction time) via an online study in N=469 adult males and females across Canada. Results: Expectedly, recognition was impaired under masked vs. unmasked conditions (i.e., lower accuracy, longer response times [RT], more misattribution errors). Females vs. males were faster and more accurate, with less misattribution errors. A novel finding was that higher perceived stress predicted lower accuracy to masked fearful faces. Perceived stress influenced the relation between sex and RT to masked happy faces; males with high stress scores were slower to recognize masked happy faces, the opposite was true for females. Finally, this study was among the first to show that higher loneliness predicted longer RT to unmasked faces. Impact: Our results show that facial expression recognition is impaired by mask-wearing, and that sex and mental health features are important predictors of performance. Such insight could be detrimental in certain sectors of the population (e.g., health care or education), and inform policies being adopted in future pandemics.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».