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Enregistrement W2075609160 · doi:10.1111/1467-9566.12238

Straight, white teeth as a social prerogative

2015· article· en· W2075609160 sur OpenAlexaff
Abeer Khalid, Carlos Quiñonez

Notice bibliographique

RevueSociology of Health & Illness · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyWhite (mutation)AestheticsIdeal (ethics)BeautyDisciplineGender studiesEpistemologySocial scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A distinguishing feature of North American society is preoccupation with self-image, as seen in the ritualistic nature of bodily practices aimed at constantly improving the body. Nowhere is this more apparent than in the prevailing fixation with straight, white teeth. While there is an ever-expanding literature on the sociology of body, very little has been written on teeth in this context. Using literature from anthropology, biology, dentistry, sociology and social psychology, this study attempts to answer: (1) Why have straight, white teeth become a beauty ideal in North American society? (2) What is the basis for this ideal? (3) How is this ideal propagated? It demonstrates that dental aesthetic tendencies are biologically, culturally and socially patterned. Concepts from the works of Pierre Bourdieu and Michel Foucault are used to illustrate how straight, white teeth contribute towards reinforcing class differences and how society exercises a disciplinary power on individuals through this ideal. It is concluded that modified teeth are linked to self and identity that are rooted in social structure. Moreover, teeth demonstrate the ways in which class differences are embodied and projected as symbols of social advantage or disadvantage. Implications on professional, public health, sociological and political levels are considered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,022
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations78
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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