Health status by gender, hair color, and eye color: Red-haired women are the most divergent
Notice bibliographique
Résumé
Red hair is associated in women with pain sensitivity. This medical condition, and perhaps others, seems facilitated by the combination of being red-haired and female. We tested this hypothesis by questioning a large sample of Czech and Slovak respondents about the natural redness and darkness of their hair, their natural eye color, their physical and mental health (24 categories), and other personal attributes (height, weight, number of children, lifelong number of sexual partners, frequency of smoking). Red-haired women did worse than other women in ten health categories and better in only three, being particularly prone to colorectal, cervical, uterine, and ovarian cancer. Red-haired men showed a balanced pattern, doing better than other men in three health categories and worse in three. Number of children was the only category where both male and female redheads did better than other respondents. We also confirmed earlier findings that red hair is naturally more frequent in women than in men. Of the 'new' hair and eye colors, red hair diverges the most from the ancestral state of black hair and brown eyes, being the most sexually dimorphic variant not only in population frequency but also in health status. This divergent health status may have one or more causes: direct effects of red hair pigments (pheomelanins) or their by-products; effects of other genes that show linkage with genes involved in pheomelanin production; excessive prenatal exposure to estrogen (which facilitates expression of red hair during fetal development and which, at high levels, may cause health problems later in life); evolutionary recentness of red hair and corresponding lack of time to correct negative side effects; or genetic incompatibilities associated with the allele Val92Met, which seems to be of Neanderthal origin and is one of the alleles that can cause red hair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».