The effect of instructions and response format on smile judgement.
Notice bibliographique
Résumé
Our study examined the role of instructions, response type, and definition on the judgement of enjoyment and nonenjoyment smiles. Participants viewed symmetric Duchenne, non-Duchenne, and asymmetric smiles. They were instructed to judge the happiness, authenticity, and sincerity of the smiles using either Likert scales or a dichotomous response type. Participants were also either given a definition of the instruction words "happy," "authentic," and "sincere" or not. Results showed that the probability of saying "really (happy/sincere/authentic)" was higher for the symmetric Duchenne than the asymmetric smiles and higher for the asymmetric than non-Duchenne smiles. Changing the instructions given to participants did not override the effect of smile type with the use of Likert scale or dichotomous response. However, with the use of Likert scale, we observed subtilities that were not observed with the use of dichotomous response. When given a definition, in the case of symmetric non-Duchenne smiles, Likert ratings were significantly lower, and participants were more accurate in their judgement on the dichotomous scale. However, no differences were observed for the asymmetric Duchenne and symmetric Duchenne smiles whether a definition was given or not. Symmetric non-Duchenne and asymmetric Duchenne smiles were also viewed longer when a definition was given than when one was not. Nevertheless, considering methodological variations of our study failed to explain the variations in the pattern of results of previous studies, other avenues should be explored, such as the use of dynamic stimuli and a greater variety of encoders. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,024 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».