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Enregistrement W6911955274 · doi:10.5281/zenodo.16147598

Acceptance of Cosmetic Surgery A Comparative Analysis based on Gender, Religion and Geographical Locations

2025· article· en· W6911955274 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamFaithQualitative researchScale (ratio)Qualitative propertySurvey instrument

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosmetic surgery involves enhancing, maintaining, and repairing a person's physical appearance through surgical procedures. This study employed a quantitative, cross-sectional survey design to examine acceptance levels of cosmetic surgery based on gender, place of residence, and religion. The study hypothesizes that acceptance is higher internationally than in Pakistan, females exhibit greater acceptance than males, and individuals of Islamic faith have lower acceptance than those of other religions. The Acceptance of Cosmetic Surgery Scale (ACSS) is used to assess participant’s opinions. A total of 233 participants, aged 18 to 35, were recruited via convenience sampling through online surveys across Pakistan, the USA, the Middle East, Canada, Italy, and the UK. Data were analyzed using SPSS 25, employing t-tests to examine differences in acceptance based on demographics. Findings revealed significant differences in acceptance between individuals of Islamic faith and those of other religions (t = -13.514, p < 0.01) and between those residing in Pakistan and internationally (t = -2.656, p < 0.05). However, no significant gender-based difference was observed (t = 0.169, p > 0.05). These findings highlight cultural and religious influences on cosmetic surgery perceptions. Future research should explore additional variables and use qualitative approaches to gain deeper insights into the motivations and concerns surrounding cosmetic surgery.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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