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Enregistrement W2001723642 · doi:10.1038/oby.2005.2

Lessons from the Bottomless Bowl

2005· letter· en· W2001723642 sur OpenAlexaff
C. Peter Herman

Notice bibliographique

RevueObesity Research · 2005
Typeletter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingCalorieTask (project management)Control (management)PsychologyAestheticsCognitive psychologySocial psychologyComputer scienceMedicineArtificial intelligenceArtEngineeringEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their clever experiment, Wansink et al. (1) provide a dramatic illustration of the importance of visual cues in the control of food intake. As they put it, aphoristically, “people use their eyes to count calories and not their stomachs.” Thanks to the Rube Goldbergesque imperceptibly self-refilling bowl, the experimental participants—through the clear evidence of their own senses—were misled into believing that they had eaten less than they really had. As a result, they consumed a full 73% more soup than did participants who ate from a normal soup bowl, without realizing it and without feeling any fuller. The ancient notion of the “wisdom of the body,” in which calories are regulated automatically through hormonal/neuronal mechanisms and negative-feedback loops, simply cannot accommodate the fact that trick soup bowls can so easily fool the eater. Wansink et al. (1) argue that, rather than keeping track of how much we eat—monitoring mouthfuls or spoonfuls or even calories, we turn this difficult and annoying task over to proxies. For instance, we, or at least 61% of us, according to the supplementary data of Wansink et al., are habitual plate-cleaners; in effect, we accept the portion on our plate as an appropriate amount to eat, and, therefore, we eat the full portion, monitoring our intake only to the extent of stopping when the plate is empty. Because our portions have grown larger (2), we eat more, without particularly realizing it, thereby doing our part to promote the current obesity epidemic. The bottomless bowl study raises some perplexing questions. Importantly, what exactly was the visual cue that the experimental participants used to terminate eating? Not the empty bowl; none of them got that far; even the normal bowl was replenished by the experimenter when only 25% of the soup remained. The eaters ended up, on average, eating (or leaving) one-half, which Wansink et al. suggest may have been their target when eating from a large (18-oz) bowl. However, clearly several people in the normal bowl condition ate at least 75% of the soup—triggering a refill—so the one-half mark was not their original target. When do people target the entire portion and when do they target only one-half? Will they change their minds partway through the meal if they realize that consuming a full portion is not possible? Finally, it may be argued that, in this study, there was inadequate time for satiety cues to accumulate and feedback to stop intake. If the meal had been interrupted and later resumed, perhaps participants would have received more reliable information from their brain–gut axis about how sated they really were. Possibly—but in the real world, we eat our meals without the sort of interlude that might encourage useful internal feedback. Accordingly, the size of the original portion dictates our intake, and when that portion is excessive, our intake will be excessive too. If only our bowls and plates were programmed to imperceptibly empty themselves!

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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