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Enregistrement W4210821502

Perception of Cosmetic Procedures among Middle Eastern Youth.

2021· article· en· W4210821502 sur OpenAlexaff
Leena Amiri, Hassan Galadari, Fadwa Al Mugaddam, Émmanuel Stip, Syed Fahad Javaid

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBeautyPerceptionPopulationFamily medicineEnvironmental healthPsychologyAesthetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the past decade, there has been an increase in the number of cosmetic procedures performed globally. About one-third of individuals who undergo cosmetic procedures are under the age of 35. The United Arab Emirates (UAE) has become a regional hub for cosmetic procedures. This cross-sectional study examines the perception of cosmetic procedures among youth in the UAE. METHODS: A 63-question survey was electronically disseminated to university students to identify factors associated with the use of cosmetic procedures in this population. RESULTS: Ninety-one percent of the 178 participants were female, and 58 percent of them were aged 19 to 21. The majority of the participants felt cosmetic procedures are gaining acceptance in UAE society. Nearly 70 percent of participants felt that a legal and regulatory framework was important to determine the permissible age for undergoing cosmetic surgeries. LIMITATIONS: One limitation of the study lies in a modest response rate of 35.6 percent. There was a small number of male responders, and the assessment of differences between sex was not easy to conduct. CONCLUSION: Cosmetic procedures are increasingly being accepted among youth in the Middle East, with skin and nasal procedures being the most popular. The youth's concept of ideal body shape is in alignment with the Western ideas of beauty. Future research could characterize these perceptions in other cultures and explore differences in what is perceived to be beautiful in various parts of the world.

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 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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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