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Enregistrement W4401597447 · doi:10.61173/k7mhdf29

Standards of Femininity in Traditional and Contemporary China: Stereotypes and Beliefs on Women’s Appearance, Roles and their Cultural Influences

2024· article· en· W4401597447 sur OpenAlexaff
Camille Chen

Notice bibliographique

RevueInterdisciplinary Humanities and Communication Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFashion and Cultural Textiles
Établissements canadiensEarl Haig Secondary School
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeautyFemininityAestheticsFace (sociological concept)ChinaIdeal (ethics)PerceptionPsychologySociologyGender studiesSocial psychologyArtPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technological advancements have advanced patriarchal society. Modern society is bombarded with media, which introduces new styles and trends daily. These new fashion standards often have negative effects and reinforce social norms and stereotypes. Female roles and fashion trends are stereotyped worldwide, but they are rarely rigid. However, many in Eastern Asia, especially China, are concerned about this issue because cultural and media influences shape many stereotypes and perceptions about women’s physical appearances and social roles. People used to embrace their own beauty standards. However, modern society has adopted a standardised ideal, leading many to undergo extensive plastic surgery procedures like nose bridge enhancement, V-shaped face, skin lightening, and double eyelids. It seems like everyone is identical and can be easily replicated. Without inner beauty and values, outer beauty is just a decorative vase. Beauty, like anything else, is harmful in excess. Self-improvement and personal values should be prioritised before cosmetic enhancement. Through impact of social media, Chinese people set beauty standards and keep them for female generations .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
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