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Enregistrement W2181574999

Lip line preference for variant face types.

2012· article· en· W2181574999 sur OpenAlexaff
Nabila Anwar, Mubassar Fida

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensAbbott (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpper lipAttractivenessSignificant differenceLower lipDentistryPreferencePerceptionPsychologyOrthodonticsMedicineMathematicsAnatomyStatisticsSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the effect of altered lip line on attractiveness and to find preferred lip line for vertical face types in both genders. STUDY DESIGN: Cross-sectional analytical study. PLACE AND DURATION OF STUDY: The Aga Khan University Hospital, Karachi, from May to July 2009. METHODOLOGY: Photographs of two selected subjects were altered to produce three face types for the same individual with the aim of keeping the frame of the smile constant. Lip line was then altered for both the subjects as: both dentitions visible, upper incisors visible, upper incisors and 2 mm gum and 4 mm gum visible. The pictures were rated by different professionals for attractiveness. Descriptive statistics for the raters and multiple factor ANOVA was used to find the most attractive lip line. RESULTS: The total number of raters was 100 with the mean age of 30.3 ± 8 years. The alterations in the smile parameters produced statistically significant difference in the attractiveness of faces, whereas the perception difference was found to be insignificant amongst raters of different professions. Preferred lip line was the one showing only the upper incisors in dolico and mesofacial male and female genders whereas 2 mm gum show was preferred in brachyfacial subjects. CONCLUSION: The variability in lip line showed significant difference in the perceived attractiveness. Preferred lip lines as the one showing only the upper incisors in dolico and mesofacial male and female genders whereas 2 mm gum show was preferred in brachyfacial subjects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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