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Enregistrement W3180502741

Cosmetic surgeries regulations: a comparative legal study between Malaysia, Canada and China / Nur Atiqah Hamran, Umi Kalsum Mat Zuhri and Nur Aminatul Zahriah Khairolanwar

2014· article· en· W3180502741 sur OpenAlexaboutno aff
Nur Atiqah Hamran, Umi Kalsum Mat Zuhri, Nur Aminatul Zahriah Khairolanwar

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationLawChristian ministryChinaPolitical scienceBusinessMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the field of cosmetic surgery in Malaysia, legislation needs to be enacted as soon as possible to govern the fast growing industry. This is due to the fact that, the lack of such laws has triggered the blooming of illegal surgeons and beauty salons. In view of an increase in botched surgeries, stern actions need to be taken by the authorities against doctors who performed such procedures despite not being qualified. The current guidelines on aesthetic medicine need to be legislated into law so that it can be legally enforced and regulated. Presently the Health Ministry applies the Private Healthcare Facilities and Services Act (PHFSA) 1998 and the Medical Act 1971 if untrained and unqualified doctors conduct cosmetic surgeries. However, by looking at the increasing cases that involved botched surgery, it seems like the law is not sufficient.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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