Consensus in social judgments of faces across world regions is driven by effects of distinctiveness on perceptions of prosociality, rather than effects of masculinity
Notice bibliographique
Résumé
Social judgments of faces influence important social outcomes. Although many researchers have argued that facial masculinity plays a key role in perceptions of prosociality and dominance, whether these effects are consistent among people from different world regions is highly contentious. Consequently, we investigated possible relationships between masculinity and face ratings made by 11,484 participants from eleven world regions (Africa, Asia, Australia and New Zealand, Central America and Mexico, Eastern Europe, Middle East, Scandinavia, South America, United Kingdom, United States and Canada, Western Europe). Surprisingly, masculinity did not significantly predict perceived prosociality or dominance in any regions. By contrast, facial distinctiveness (i.e., atypicality) was significantly and negatively correlated with prosocial perceptions in all regions. Collectively, our results suggest that consensus in social judgments of faces among people from different world regions is driven by the effects of distinctiveness on prosocial perceptions (i.e., an “anomalous-is-bad” stereotype), rather than the effects of masculinity. This research was supported by ESRC grant ES/X000249/1 awarded to BCJ and University of Strathclyde Global Research Awards to KL and JD. For the purpose of Open Access, the authors have applied a Creative Commons Attribution (CC BY) to any Author Accepted Manuscript (AAM) version arising from this submission.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».