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Over the past 10 years, Oosterhof and Todorov’s valence–dominance model has emerged as the most prominent account of how people evaluate faces on social dimensions. In this model, two dimensions (valence and dominance) underpin social judgements of faces. Because this model has primarily been developed and tested in Western regions, it is unclear whether these findings apply to other regions. We addressed this question by replicating Oosterhof and Todorov’s methodology across 11 world regions, 41 countries and 11,570 participants. When we used Oosterhof and Todorov’s original analysis strategy, the valence–dominance model generalized across regions. When we used an alternative methodology to allow for correlated dimensions, we observed much less generalization. Collectively, these results suggest that, while the valence–dominance model generalizes very well across regions when dimensions are forced to be orthogonal, regional differences are revealed when we use different extraction methods and correlate and rotate the dimension reduction solution. Protocol registration: The stage 1 protocol for this Registered Report was accepted in principle on 5 November 2018. The protocol, as accepted by the journal, can be found at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7611443.v1.
To which world regions does the valence–dominance model of social perception apply?
Jones B. C.
;DeBruine L. M.;Flake J. K.;Liuzza M. T.;Antfolk J.;Arinze N. C.;Ndukaihe I. L. G.;Bloxsom N. G.;Lewis S. C.;Foroni F.;Willis M. L.;Cubillas C. P.;Vadillo M. A.;Turiegano E.;Gilead M.;Simchon A.;Saribay S. A.;Owsley N. C.;Jang C.;Mburu G.;Calvillo D. P.;Wlodarczyk A.;Qi Y.;Ariyabuddhiphongs K.;Jarukasemthawee S.;Manley H.;Suavansri P.;Taephant N.;Stolier R. M.;Evans T. R.;Bonick J.;Lindemans J. W.;Ashworth L. F.;Hahn A. C.;Chevallier C.;Kapucu A.;Karaaslan A.;Leongomez J. D.;Sanchez O. R.;Valderrama E.;Vasquez-Amezquita M.;Hajdu N.;Aczel B.;Szecsi P.;Andreychik M.;Musser E. D.;Batres C.;Hu C. -P.;Liu Q. -L.;Legate N.;Vaughn L. A.;Barzykowski K.;Golik K.;Schmid I.;Stieger S.;Artner R.;Mues C.;Vanpaemel W.;Jiang Z.;Wu Q.;Marcu G. M.;Stephen I. D.;Lu J. G.;Philipp M. C.;Arnal J. D.;Hehman E.;Xie S. Y.;Chopik W. J.;Seehuus M.;Azouaghe S.;Belhaj A.;Elouafa J.;Wilson J. P.;Kruse E.;Papadatou-Pastou M.;De La Rosa-Gomez A.;Barba-Sanchez A. E.;Gonzalez-Santoyo I.;Hsu T.;Kung C. -C.;Wang H. -H.;Freeman J. B.;Oh D. W.;Schei V.;Sverdrup T. E.;Levitan C. A.;Cook C. L.;Chandel P.;Kujur P.;Parganiha A.;Parveen N.;Pati A. K.;Pradhan S.;Singh M. M.;Pande B.;Bavolar J.;Kacmar P.;Zakharov I.;Alvarez-Solas S.;Baskin E.;Thirkettle M.;Schmidt K.;Christopherson C. D.;Leonis T.;Suchow J. W.;Olofsson J. K.;Jernsather T.;Lee A. -S.;Beaudry J. L.;Gogan T. D.;Oldmeadow J. A.;Balas B.;Stevens L. M.;Colloff M. F.;Flowe H. D.;Gulgoz S.;Brandt M. J.;Hoyer K.;Jaeger B.;Ren D.;Sleegers W. W. A.;Wissink J.;Kaminski G.;Floerke V. A.;Urry H. L.;Chen S. -C.;Pfuhl G.;Vally Z.;Basnight-Brown D. M.;Jzerman H. I.;Sarda E.;Neyroud L.;Badidi T.;Van der Linden N.;Tan C. B. Y.;Kovic V.;Sampaio W.;Ferreira P.;Santos D.;Burin D. I.;Gardiner G.;Protzko J.;Schild C.;Scigala K. A.;Zettler I.;O'Mara Kunz E. M.;Storage D.;Wagemans F. M. A.;Saunders B.;Sirota M.;Sloane G. V.;Lima T. J. S.;Uittenhove K.;Vergauwe E.;Jaworska K.;Stern J.;Ask K.;van Zyl C. J. J.;Korner A.;Weissgerber S. C.;Boudesseul J.;Ruiz-Dodobara F.;Ritchie K. L.;Michalak N. M.;Blake K. R.;White D.;Gordon-Finlayson A. R.;Anne M.;Janssen S. M. J.;Lee K. M.;Nielsen T. K.;Tamnes C. K.;Zickfeld J. H.;Dalla Rosa A.;Vianello M.;Kocsor F.;Kozma L.;Putz A.;Tressoldi P.;Irrazabal N.;Chatard A.;Lins S.;Pinto I. R.;Lutz J.;Adamkovic M.;Babincak P.;Banik G.;Ropovik I.;Coetzee V.;Dixson B. J. W.;Ribeiro G.;Peters K.;Steffens N. K.;Tan K. W.;Thorstenson C. A.;Fernandez A. M.;Hsu R. M. C. S.;Valentova J. V.;Varella M. A. C.;Corral-Frias N. S.;Frias-Armenta M.;Hatami J.;Monajem A.;Sharifian M. H.;Frohlich B.;Lin H.;Inzlicht M.;Alaei R.;Rule N. O.;Lamm C.;Pronizius E.;Voracek M.;Olsen J.;Giolla E. M.;Akgoz A.;Ozdogru A. A.;Crawford M. T.;Bennett-Day B.;Koehn M. A.;Okan C.;Gill T.;Miller J. K.;Dunham Y.;Yang X.;Alper S.;Borras-Guevara M. L.;Cai S. J.;Tiantian D.;Danvers A. F.;Feinberg D. R.;Armstrong M. M.;Gilboa-Schechtman E.;McCarthy R. J.;Munoz-Reyes J. A.;Polo P.;Shiramazu V. K. M.;Yan W. -J.;Carvalho L.;Forscher P. S.;Chartier C. R.;Coles N. A.
2021
Abstract
Over the past 10 years, Oosterhof and Todorov’s valence–dominance model has emerged as the most prominent account of how people evaluate faces on social dimensions. In this model, two dimensions (valence and dominance) underpin social judgements of faces. Because this model has primarily been developed and tested in Western regions, it is unclear whether these findings apply to other regions. We addressed this question by replicating Oosterhof and Todorov’s methodology across 11 world regions, 41 countries and 11,570 participants. When we used Oosterhof and Todorov’s original analysis strategy, the valence–dominance model generalized across regions. When we used an alternative methodology to allow for correlated dimensions, we observed much less generalization. Collectively, these results suggest that, while the valence–dominance model generalizes very well across regions when dimensions are forced to be orthogonal, regional differences are revealed when we use different extraction methods and correlate and rotate the dimension reduction solution. Protocol registration: The stage 1 protocol for this Registered Report was accepted in principle on 5 November 2018. The protocol, as accepted by the journal, can be found at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7611443.v1.
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Citazioni
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social impact
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.