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Enregistrement W2079010133 · doi:10.1080/1612197x.2008.9671855

Men's and women's drive for muscularity: Gender differences and cognitive and behavioral correlates

2008· article· en· W2079010133 sur OpenAlexaff
Jacob W. Kyrejto, Amber D. Mosewich, Kent C. Kowalski, Diane E. Mack, Peter R.E. Crocker

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBrock UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored gender differences in drive for muscularity (DFM), as well as cognitive and behavioral correlates of DFM. Although men (n = 71) reported a higher DFM than women (n = 126), the difference in DFM disappeared when the emphasis on the form of muscularity shifted from muscle size to muscle tone. Men and women reported a number of similar cognitive and behavioral correlates of DFM. The most commonly reported were physical activity (reported by 74.6% of men and 73.0% of women), diet (33.8% of men, 26.2% of women), cognitive problem solving (32.4% of men, 29.4% of women), leisure activity (21.1% of men, 23.8% of women), and social support (18.3% of men, 23.0% of women). Overall, these results support the relevance of DFM to both men and women and the need to better understand a broad range of cognitive and behavioral correlates of DFM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,314 · 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'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

Citations42
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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