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Enregistrement W2109052141 · doi:10.1016/j.ijwd.2017.02.010

What Ages Hair?

2017· article· en· W2109052141 sur OpenAlexaff
Assaf Monselise, David E. Cohen, Rita Wanser, Jerry Shapiro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Women’s Dermatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHair lossVitalityVirilityBody hairBlack hairAestheticsMale gazeBeautyKisspeptinPsychologyArtHistoryDermatologyMedicineBiologyPsychoanalysisMasculinityNeuroscienceAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hair has always played an important role in the history of mankind. Egyptian hieroglyphics are testimony of the paramount importance of hair for this ancient civilization, not only because of the visual effect, but also because of the erotic symbolism connected with hair. For the ancient Romans hair was not only a question of fashion but was used as a symbol of beauty, virility, class and intellect. In modern western culture having a full head of hair is often associated with desirable qualities such as youthfulness and vitality. Most people experience changes in hair and scalp health as they age. Subsequent hair loss may cause significant distress that deeply affects people’s life causing social anxiety and interfering with their well being. Genetic and hormonal changesareimportantfactorsinhairloss, butweatheringandgrooming habits take a toll on our hair as well. A recent advisory board comprising twelve experts in hair fibers and hair loss was formed to review hair loss in relation to heredity, aging and environmental factors emphasizing measures that may slow alopecia. The following information is a summary of their discussions on these topics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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