Notice bibliographique
Résumé
Misinformation or myths about obesity can lead to weight bias and obesity stigma. Counteracting myths with facts and evidence has been shown to be effective educational tools to increase an individuals' knowledge about a certain condition and to reduce stigma.The purpose of this study was to identify common obesity myths within the healthcare and public domains and to develop evidence-based counterarguments to diffuse them. An online search of grey literature, media and public health information sources was conducted to identify common obesity myths. A list of 10 obesity myths was developed and reviewed by obesity experts and key opinion leaders. Counterarguments were developed using current research evidence and validated by obesity experts. A survey of obesity experts and health professionals was conducted to determine the usability and potential effectiveness of the myth-fact messages to reduce weight bias. A total of 754 individuals responded to the request to complete the survey. Of those who responded, 464 (61.5%) completed the survey. All 10 obesity myths were identified to be deeply pervasive within Canadian healthcare and public domains. Although the myth-fact messages were endorsed, respondents also indicated that they would likely not be sufficient to reduce weight bias. Diffusing deeply pervasive obesity myths will require multilevel approaches.
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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 | 0,037 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».