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Enregistrement W2795815076 · doi:10.1177/1357034x18766289

Collapsing the Surfaces of Skin and Photograph in Cosmetic Minimally-Invasive Procedures

2018· article· en· W2795815076 sur OpenAlexaff
Rachel Hurst

Notice bibliographique

RevueBody & Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotographyNormativeMedicineInvasive surgerySurgeryArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes that cosmetic minimally-invasive procedures – Botox injections, soft-tissue fillers, microdermabrasion, chemical peels and laser treatments – are an under-researched area and provide a number of promising paths for skin studies research. I argue that cosmetic minimally-invasive procedures collapse the difference between the surfaces of the photograph and the skin – the primary surfaces of cosmetic surgery – more successfully than cosmetic surgical procedures. More precisely, I maintain that the difference between photograph and skin is collapsed in two ways: first, through narrating the transformation of the skin’s surface in a way that more closely matches the photographic promises of the cosmetic surgery industry; and, second, by depicting the surgical penetration of the skin through advertising photography. The article concludes by suggesting that further investigation into cosmetic minimally-invasive procedures could offer a new way to think about relationships between ‘normative’ and ‘non-normative’ skin modification practices.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,392

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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