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Enregistrement W3095172539 · doi:10.1016/j.ijwd.2020.09.006

The dark side of skin lightening: An international collaboration and review of a public health issue affecting dermatology

2020· review· en· W3095172539 sur OpenAlexaff
Samara Pollock, Susan Taylor, Oyetewa Oyerinde, Sabrina Nurmohamed, Ncoza C. Dlova, Rashmi Sarkar, Hassan Galadari, Mônica Manela‐Azulay, Hae‐Shin Chung, Evangeline B. Handog, Arianne Shadi Kourosh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Women’s Dermatology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeautyMedicineGreat RiftDermatologyAlternative medicinePublic healthPolitical sciencePublic relationsNursingPathologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skin lightening (SL) for cosmetic reasons is associated with profound negative impacts on well-being and adverse effects on the skin, resulting in immense challenges for dermatologists. Despite current regulations, lightening agents continue to dominate the cosmetic industry. In this review, our international team of dermatologists tackles the topic of SL as a global public health issue, one of great concern for both women's health and racial implications. We have examined SL in Africa, Asia, the Middle East, and the Americas. We aim to inspire a global discourse on how modern dermatologists can utilize scientific evidence and cultural competency to serve and protect patients of diverse skin types and backgrounds. In doing so, we hope to promote healthy skin and inclusive concepts of beauty in our patients and society.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,350 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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