Does face recognition correlate with narcissim? A replication.
Notice bibliographique
Résumé
Face recognition plays an essential role in our social interactions with others. To this end, understanding individual differences that relate to our face recognition ability is one facet of understanding the factors that play a role in face recognition deficits. In a recent study, Giacomin, Brinton, and Rule (2021) found that narcissistic individuals exhibited poorer facial recognition when asked to recall social and non-social stimuli compared to non-narcissistic individuals. They reasoned that narcissistic individuals exhibit visual recognition memory deficits due to an inflated self-focus, limiting their processing of the external environment. In an attempt to replicate this novel finding, 125 healthy participants completed the Cambridge Face Memory Task and completed the Narcissistic Personality Inventory (NPI-16) to quantify narcissistic personality traits. We found no relationship between face recognition ability on the CFMT and narcissism score on the NPI-16 (r = -0.08, p = 0.37). The CFMT is a well-validated tool for assessing the recognition of novel faces, and differed from the old/new face recognition test used by Giacomin et al. Therefore, differences in results may have stemmed from differences in the face recognition tool used. In future research, we hope to additionally examine the relationship between face recognition and non-face object recognition.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».