Men's Facial Moisturizers in the Metrosexual Era
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Manufacturers are increasingly branding personal care products (PCPs) specifically for men. OBJECTIVE: The aim of the study was to characterize ingredients and claims of facial moisturizers marketed to men. METHODS: Men's facial moisturizers from 7 different online retailers were identified in June-September 2018. Ingredients were grouped and identified per the Ingredient Database of the Personal Care Products Council. Potential allergens were identified using the 2017 American Contact Dermatitis Society (ACDS) Core Allergen Series and 2017-2018 North American Contact Dermatitis Group Screening Series. RESULTS: Sixty-five men's facial moisturizers were identified with a total of 1930 ingredients. On average, there were 12 ACDS Core and 9 North American Contact Dermatitis Group Screening allergens per product. A total of 70.8% of products contained between 6 and 15 ACDS Core allergens. The most notable allergens were fragrances (present in 98.5% of products), propylene glycol/derivatives (32.3%), parabens (29.2%), and alkyl glucosides (26.2%). Interestingly, less than 10% of products contained the most common allergenic preservatives in PCPs: formaldehyde releasers and methylisothiazolinone. CONCLUSIONS: Men's facial moisturizers commonly contain fragrances, emulsifiers, and glucosides but relatively few allergenic preservatives. This may reflect changes in modern PCP preservation. These findings are important for modern dermatologists to be aware, especially in a new era of male skincare.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».