Face-to-Face: An Investigation of Social Comparisons of Facial Attractiveness
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to a face triggers a series of judgments about the person to which the face belongs. Some of the most widely studied judgments humans make from faces are evaluative judgments of facial attractiveness. These judgments are made frequently, automatically, and have important implications for judgments of other important social characteristics like trustworthiness and personality. A relatively understudied set of facial attractiveness judgments that are made from faces are comparative judgments, or social comparisons, of facial attractiveness. Based on social comparison theory, and what is known about evaluative judgments of facial attractiveness, it is likely that social comparisons of facial attractiveness are also frequent and have important implications. Despite this, little is known about social comparisons of facial attractiveness. To address this gap in the literature, three multi-method studies were conducted in this dissertation. The first was a systematic review to synthesize the existing research that directly or indirectly addressed social comparisons of facial attractiveness. Studies Two and Three empirically investigated whether or not social comparisons of facial attractiveness have features of automaticity. Study Two used a think aloud methodology to investigate the mandatory nature of social comparisons of facial attractiveness, whereas Study Three experimentally investigated how quickly social comparisons of facial attractiveness can be made. Together, these studies revealed more about how social comparisons of facial attractiveness occur and have theoretical implications for future research on the automaticity of mental processes more broadly.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».