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Enregistrement W2789976757 · doi:10.14639/0392-100x-1511

Is it possible to define the ideal lips?

2018· review· en· W2789976757 sur OpenAlexfundno aff
Murat Kar, Nuray Bayar Muluk, Sameer Ali Bafaqeeh, Cemal Cingi

Notice bibliographique

RevueActa Otorhinolaryngologica Italica · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthKing Saud University
Mots-clésAttractivenessBeautyMedicineIdeal (ethics)Upper lipFace (sociological concept)Facial symmetryAnatomyOrthodonticsAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: The lips are an essential component of the symmetry and aesthetics of the face. Cosmetic surgery to modify the lips has recently gained in popularity, but the results are in some cases disasterous. In this review, we describe the features of the ideal lips for an individual's face. The features of the ideal lips with respect to facial anatomy, important anatomical landmarks of the face, the facial proportions of the lips and ethnic and sexual differences are described. The projection and relative sizes of the upper and lower lips are as significant to lip aesthetics as the proportion of the lips to the rest of the facial structure. Robust, pouty lips are considered to be sexually attractive by both males and females. Horizontal thirds and the golden ratio describe the proportions that contribute to the beauty and attractiveness of the lips. In young Caucasians, the ideal ratio of the vertical height of the upper lip to that of the lower lip is 1:1.6. Blacks, genetically, have a greater lip volume. The shape and volume of a person's lips are of great importance in the perception of beauty by humans. The appearance of the lips in part determines the attractiveness of a person's face. In females, fuller lips in relation to facial width as well as greater vermilion height are considered to be attractive.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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