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Enregistrement W3093535553 · doi:10.1097/dss.0000000000002442

Attitudes Toward Submental Fat Among Adults in the United States

2020· article· en· W3093535553 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttractivenessChinPerceptionPhysical attractivenessMedicineDemographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Excess submental fat (SMF) can cause submental fullness resulting in negative perceptions of individuals. However, the impact of SMF on perceptions of social traits has not been well studied. OBJECTIVE: To characterize the impact of SMF on external value judgments in adults in the United States. METHODS: Respondents completed an online survey in which they reacted to statements about individuals with varying grades of SMF. Attributes were rated on a scale from 0 to 100 with higher scores for more positive attributes. RESULTS: Similar proportions of respondents (N = 1996) indicated that women and men with double chins were less attractive than those without (91% and 90%, respectively). A double chin was more likely to be noticed on a woman than on a man (78% of respondents). With increasing SMF, individuals were perceived as significantly less likeable, intelligent, happy, active, and easygoing. Those with greater amounts of SMF were rated as significantly less attractive than those with less SMF. For all attributes, male respondents rated all individuals lower than female respondents did. CONCLUSION: Results from this study provide further evidence of negative perceptions of individuals with SMF. Aesthetics of the submental area, especially SMF, likely impact the overall assessment of attractiveness and social attributes.

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.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,209 · 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