Body image emotions, perceptions, and cognitions distinguish physically active and inactive smokers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine if body image emotions (body-related shame and guilt, weight-related stress), perceptions (self-perceived overweight), or cognitions (trying to change weight) differ between adolescents characterized by smoking and physical activity (PA) behavior. METHODS: Data for this cross-sectional analysis were collected in 2010-11 and were available for 1017 participants (mean (SD) age = 16.8 (0.5) years). Participants were categorized according to smoking and PA status into four groups: inactive smokers, inactive non-smokers, active smokers and active non-smokers. Associations between body image emotions, perceptions and cognitions, and group membership were estimated in multinomial logistic regression. RESULTS: Participants who reported body-related shame were less likely (OR (95% CI) = 0.52 (0.29-0.94)) to be in the active smoker group than the inactive smoker group; those who reported body-related guilt and those trying to gain weight were more likely (2.14 (1.32-3.48) and 2.49 (1.22-5.08), respectively) to be in the active smoker group than the inactive smoker group; those who were stressed about weight and those perceiving themselves as overweight were less likely to be in the active non-smoker group than the inactive smoker group (0.79 (0.64-0.97) and 0.41 (0.19-0.89), respectively). CONCLUSION: Body image emotions and cognitions differentiated the active smoker group from the other three groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».