Effect of body image perception and skin-lightening practices on mental health of Filipino emerging adults: a mixed-methods approach protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The rampant distribution of idealised images on the internet may lead the general public to improve their body appearance in a way that is sometimes excessive, compulsive or detrimental to other aspects of their lives. There is a decreasing appreciation of body image among emerging adults and an increasing trend on skin-lightening practices linked with psychological distress. This protocol describes the mixed-method approach to assess the relationships among body image perception, skin-lightening practices and mental well-being of Filipino emerging adults and determine the factors that influence them. METHODS AND ANALYSIS: An explanatory sequential mixed-method approach will be used. A cross-sectional study design will involve an online self-administered questionnaire of 1258 participants, while a case study design will involve in-depth interviews with 25 participants. Data analysis will use generalised linear models and structural equation modelling with a Bayesian network for the quantitative data. Moreover, the qualitative data will use an inductive approach in thematic analysis. A contiguous narrative approach will integrate the quantitative and qualitative data. ETHICS AND DISSEMINATION: The University of the Philippines Manila Review Ethics Board has approved this protocol (UPMREB 2022-0407-01). The study results will be disseminated through peer-reviewed articles and conference presentations.
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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 | 0,033 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,005 |
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 ».