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Enregistrement W2056518616 · doi:10.1002/eat.10263

Selective mood‐induced body image disparagement and enhancement effects: Are they due to cognitive priming or subjective mood?

2004· article· en· W2056518616 sur OpenAlexaff
Ken J. Rotenberg, Daniel Taylor, Ron Davis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodPsychologyCognitionPriming (agriculture)Negative moodCognitive psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The study evaluated the effects of mood induction procedures on body image. METHOD: Eighty female undergraduates participated in combinations of two valences (negative vs. positive) and two types (self-referent vs. other-referent) of mood induction procedures (MIPs). A measure of subjective mood and seven measures of body image were administered before and after the MIPs. RESULTS: Individuals in the self-referent MIP who had high negative body image at the pretest demonstrated increases in negative body image after exposure to the negative valence MIP (a disparagement effect) and decreases in negative body image after exposure to the positive valence MIP (an enhancement effect). This pattern was not evident in the other-referent MIP. Also, changes in negative body image were not appreciably associated with changes in subjective mood. DISCUSSION: The findings yielded support for the cognitive priming hypothesis but not for the subjective mood hypothesis. Further means of examining the cognitive priming hypothesis were outlined.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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