Body image and body work among older women: a review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to review the literature on body image and aging among older women. Using existing qualitative research, this paper explores how aging affects body image and how women respond to body image issues as they age. Design/methodology/approach – Multiple databases were used to locate original and review articles on the topics of body image and aging, with a target population of women ages 60 years and older. The findings of the literature search were compiled, summarized and sorted to create themes. Findings – Women struggle with body image issues throughout their lives. Women tend to perceive age-related changes in appearance negatively, as a threat to their identity and social value. This is due, in part, to the sociocultural environment, which pressures women to “fight” aging and maintain an ideal (young and thin) image at all costs. Some women do come to terms with their aging body and report increased self-acceptance with age. However, others turn to various forms of body work (e.g. dieting, hair dye, makeup) in order to maintain their value in an appearance-based society. Practical implications – Poor body image can affect older women's emotional, psychological and physical health and overall well-being. Health care professionals, community workers and policy makers need to be made aware of these issues so that they can respond appropriately. Originality/value – There has been limited research exploring body image among older women. This paper identifies gaps in the literature and suggests avenues for future research in this area.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».