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Enregistrement W2020919807 · doi:10.1007/s12376-014-0089-8

‘Skin Trade’: Genealogy of Anti-ageing ‘Whiteness Therapy’ in Colonial Medicine

2014· article· en· W2020919807 sur OpenAlexaff
Amina Mire

Notice bibliographique

RevueMedicine Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonialismFraming (construction)AgeingCosmetic industryHistorySociologyGender studiesPolitical scienceMedicinePathologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the extent to which the emerging trend of do-it-yourself anti-ageing skin-whitening products represents a re-articulation of Western colonial concerns with environmental pollution and racial degeneracy into concern with gendered vulnerability. This emerging market is a multibillion dollar industry anchored in the USA, but expanding globally. Do-it-yourself anti-ageing skin-whitening products purport to address the needs of those looking to fight the visible signs of ageing, often promising to remove hyper-pigmented age spots from women's skin, and replace it with ageless skin, free from pigmentation. In order to contextualize the investigation of do-it-yourself anti-ageing skin-whitening practice and discourse, this article draws from the literature in colonial commodity culture, colonial tropical medicine, the contemporary anti-ageing discourse, and advertisements for anti-ageing skin-whitening products. First, it argues that the framing of the biomedicalization of ageing as a pigmentation problem caused by deteriorating environmental conditions and unhealthy lifestyle draws tacitly from European colonial concerns with the European body's susceptibility to tropical diseases, pigmentation disorders, and racial degeneration. Second, the article argues that the rise of do-it-yourself anti-ageing skin-whitening commodities that promise to whiten, brighten, and purify the ageing skin of women and frames the visible signs of ageing in terms of pigmentation pathology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,031
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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