Masking our emotions: Emotion recognition and perceived intensity differ by race and use of medical masks
Notice bibliographique
Résumé
Although medical masks have played a key role in decreasing the transmission of communicable disease, they simultaneously reduce the availability of nonverbal cues fundamental to social interaction. In the present study, we determined the collective impact of medical masks on emotional expression recognition and perceived intensity as a function of actor race. Participants completed an emotional expression recognition task involving stimuli with or without medical masks. Across six basic emotional facial expressions, medical masks were associated with significantly more emotional expression recognition errors. Overall, the effects associated with race varied depending on the emotion and appearance of masks. Whereas recognition accuracy was higher for White relative to Black actors for anger and sadness, the opposite pattern was observed for disgust. Medical mask-wearing exacerbated actor-race related recognition differences for anger and surprise, but attenuated these differences for fear. Emotional expression intensity ratings were significantly reduced for all emotions except fear, where masks were associated with increased perceived intensity. Masks further increased already higher intensity ratings for anger in Black versus White actors. In contrast, masks eliminated the tendency to give higher intensity ratings for Black versus White sad and happy facial expressions. Overall, our results suggest that the interaction between actor race and mask wearing status with respect to emotional expression judgements is complex, varying by emotion in both direction and degree. We consider the implications of these results particularly in the context of emotionally charged social contexts, such as in conflict, healthcare, and policing.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».