Behavioral and neural responses to social exclusion in women: the role of facial attractiveness and friendliness
Notice bibliographique
Résumé
The behavioral and neural responses to social exclusion were examined in women randomized to four conditions, varying in levels of attractiveness and friendliness. Informed by evolutionary theory, we predicted that being socially excluded by attractive unfriendly women would be more distressing than being excluded by unattractive women, irrespective of their friendliness level. Our results contradicted most of our predictions but provide important insights into women's responses to interpersonal conflict. Accounting for rejection sensitivity, P300 event-related potential amplitudes were largest when women were excluded by unattractive unfriendly women. This may be due to an expectancy violation or an annoyance with being excluded by women low on social desirability. An examination of anger rumination rates by condition suggests the latter. Only attractive women's attractiveness ratings were lowered in the unfriendly condition, indicating they were specifically punished for their exclusionary behavior. Women were more likely to select attractive women to compete against with one exception-they selected the Black attractive opponent less often than the White attractive opponent when presented as unfriendly. Finally, consistent with studies on retaliation in relation to social exclusion, women tended to rate competitors who rejected them as being more rude, more competitive, less attractive, less nice, and less happy than non-competitors. The ubiquity of social exclusion and its pointed emotional and physiological impact on women demands more research on this topic.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».