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Enregistrement W2141017796 · doi:10.1017/s0144686x1000036x

Shades of grey: to dye or not to dye one's hair in later life

2010· article· en· W2141017796 sur OpenAlexafffund
Laura Hurd Clarke, Alexandra Korotchenko

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFashion and Cultural Textiles
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésHair dyesAttractivenessDisengagement theoryPsychologyInvisibilityPerceptionGender studiesSocial psychologySociologyDyeingMedicineGerontologyChemistryPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article examines older women's perceptions of grey, white and coloured hair. Using data from in-depth interviews with 36 women aged 71–94 years (mean 79), we elucidate the women's attitudes towards and reasons for dyeing or not dyeing their hair. The majority of our participants disparaged the appearance of grey hair, which they equated with ugliness, dependence, poor health, social disengagement and cultural invisibility. The women were particularly averse to their own grey hair, and many suggested that other women's grey hair was acceptable, if not attractive. At the same time, half of the women liked the look of snowy white hair, which they associated with attractiveness in later life as well as with goodness and purity. While one-third of the women had begun to dye their hair in their youth so as to appear more fashionable, two-thirds continued to dye their hair in later life so as to mask their grey hair and their chronological age. The women suggested that they used hair dye to appear more youthful and to resist ageist stereotypes associated with older women. We discuss the findings in relation to previous research concerning older women's hair, the concept of doing gender, and theories pertaining to ageism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations54
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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