MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2894895648 · doi:10.3138/cbmh.237-112017

From Improving Egos to Perfecting Smiles: Orthodontics and Psychology, 1945–2000

2018· article· en· W2894895648 sur OpenAlexaffvenueabout
Melissa Micu, Catherine Carstairs

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health History · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAcademic and Historical Perspectives in Psychology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthodonticsPsychoanalysisPsychologyHistorySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From World War II to the end of 20 th century, the types of patients undergoing orthodontic treatment and their reasons for doing so changed significantly. In the 1950s and 1960s, Canadian parents were told that orthodontics would “cure” inferiority complexes and protect children with crooked teeth, especially girls, from a life of delinquency and missed opportunities. By the last two decades of the 20 th century, the consumer health movement and rising incomes empowered patients to decide which treatments were right for them, and an increasing number of adult patients sought orthodontic treatment to improve their appearance. Orthodontists never abandoned their claim that orthodontic treatment could improve psychological health, as while health psychologists and other researchers increasingly called this into question. But orthodontists did begin to place greater emphasis on aesthetics as a reason for treatment, and orthodontics became part of a much larger explosion in “cosmetic dentistry” procedures that came to include tooth whitening and veneers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Health HistoryMême sujetAcademic and Historical Perspectives in PsychologyTravaux en français237 207