Attitudes Toward Submental Fat Among Adults in the United States
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».