Changing fit and fat bias using an implicit retraining task
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To change implicit and explicit bias so that active obese people are regarded as more fit and normal weight sedentary people as less fit. DESIGN: Study one created a questionnaire that measured perceptions of active obese persons and sedentary normal weight persons on fitness-related items. Study two used a modified visual probe task to retrain perceptions regarding active obese persons and sedentary normal weight persons. MAIN OUTCOME MEASURES: Self-reported explicit bias was measured with a questionnaire and implicit bias was measured with response times collected during a visual probe task. RESULTS: The questionnaire reliably measured 'fitness and fatness' perceptions. In study two, pairing images of active obese persons with positive activity-related words resulted in active obese persons being explicitly rated more fit; pairing images of normal weight sedentary persons with negative words associated with sedentary lifestyles increased endorsement of normal weight people as unfit. There were no changes in implicit bias. CONCLUSIONS: Bias regarding how body weight is thought of relative to fitness can be altered by pairing images of obese persons being active with words such as 'health' and 'fit'. This is evidence that representations of persons of all body weight should be used when promoting physical activity.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».