Do lifestyle and hormonal variables explain links between health and facial attractiveness?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Facial attractiveness has recently been considered an indicator of underlying immunocompetence. However, studies examining this relationship have yielded mixed findings. Previous research suggested that these discrepant findings could be due to the common influence of lifestyle factors upon both rated facial attractiveness and health. Methods: = 162) provided standardized facial photos with a neutral expression subsequently rated by eight women for overall attractiveness. Saliva was assayed for immunoglobulin A, testosterone (T) and cortisol (C), and body fat was measured using a skinfold caliper. Self-reports of poor health, and lifestyle factors that could influence health status (age, sleep habits, smoking, drinking alcohol, family stress, and exercising) were collected. Results: Results showed that symptoms of poor health and skinfold negatively predicted facial attractiveness. There was a modest but statistically non-significant T x C interaction where higher T lower C men trended toward having more attractive faces. A sequential mediation model examining the influence of lifestyle showed support for an indirect effect on facial attractiveness. Specifically, skinfold and poor health symptoms mediated the links between exercise, stress, and facial attractiveness. Discussion: These findings suggest links between facial attractiveness and immunocompetence could be linked to some common lifestyle and hormonal variables, but that more comprehensive research involving lifestyle indicators (such as nutrition) are necessary.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».