Methodological Variations to Explore Conflicting Results in the Existing Literature of Masking Smile Judgment
Notice bibliographique
Résumé
Although a smile can serve as an expression of genuine happiness, it can also be generated to conceal negative emotions. The traces of negative emotion present in these types of smiles can produce micro-expressions, subtle movements of the facial muscles manifested in the upper or lower half of the face. Studies examining the judgment of smiles masking negative emotions have mostly employed dichotomous rating measures, while also assuming that dichotomous categorization of a smile as happy or not is synonymous with judgments of the smile's authenticity. The aim of the two studies was to explore the judgment of enjoyment and masking smiles using unipolar and bipolar continuous rating measures and examine differences in the judgment when instruction varied between judgments of happiness and authenticity. In Experiment 1, participants rated smiles on 7-point scales on perceived happiness and authenticity. In Experiment 2, participants rated the smiles on bipolar 7-point scales between happiness and a negative emotion label. In both studies, similar patterns were observed: faces with traces of fear were rated significantly less happy/authentic and those with traces of anger in the brows were rated significantly happier/more authentic. Regarding varied instruction type, no effect was found for the two instruction types, indicating that participants perceive and judge enjoyment and masking smiles similarly according to these two instructions. Additionally, the use of bipolar scales with dimensions between a negative emotion label and happiness were not consistently effective in influencing the judgement of the masking smile.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,060 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».