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Enregistrement W4413786308 · doi:10.1007/s10919-025-00491-2

Face Masks and Interpersonal Perceptions: Null Effects on Perceived Trust and Credibility

2025· article· en· W4413786308 sur OpenAlexaff
Norah E. Dunbar, Vincent Denault, Christopher D. Otmar, Gordon Abra

Notice bibliographique

RevueJournal of Nonverbal Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityWitnessPsychologyTrustworthinessInterpersonal communicationSocial psychologyDistancingPerceptionFace (sociological concept)Face masksPriming (agriculture)DeceptionPublic trustApplied psychologyInternet privacyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsMedicinePolitical scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During the COVID-19 pandemic, many courtrooms implemented physical distancing protocols, including face-mask requirements for testifying witnesses. These precautions prompted debate among academics and practitioners about whether face coverings might impair jurors’ ability to assess a witness’s credibility. To examine this question, we conducted two experimental studies using simulated video-recorded testimony. We hypothesized that face masks would reduce perceived credibility as measured by ratings of trustworthiness and overall witness credibility. Across both studies, our results provided no evidence that face masks diminished perceptions of credibility or trust. These results suggest that, in such settings, face mask use may not significantly interfere with jurors’ interpersonal assessments. We discuss implications for future courtroom procedures should witnesses be required to wear a medical mask, either for public or personal health reasons.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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