Investigating Selective Attentional Biases in Nutritional Food Labels Through Eye-Tracking in the Disordered-Eating Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent research has implicated the role of selective attentional biases in a variety of anxiety disorders. Specifically, in individuals engaging in patterns of disordered eating, such biases are believed to be a moderating factor in food choice and/or avoidance. The current study used eye-tracking methodology to examine how selective attentional biases towards specific stimuli on nutritional food labels were moderated by gender, BMI, and presence of specifc patterns of disordered eating. METHOD: A total of 60 participants were asked to complete a triad of clinical eating questionnaires (EDI-3, EDQ, and SCOFF), view a series of nutritional food labels, and decide whether such labels were indicative of healthy or unhealthy foods all while eye-movements were recorded to quantify overall viewing times, number of fixations, and total number of saccades. RESULTS: Overall, participants as a whole spent most time viewing and fixating on calorie values, rating lower calorie values as healthy and those high as unhealthy. In terms of gender, male participants spent more time fixating on protein values, rating higher values as healthy, while females spent more time fixating on carbohydrate values, rating lower values as healthy. Participants at a high-risk for anorexia spent significantly more time viewing and fixating on fat values, rating lower values as healthy and higher values as unhealthy, while participants with a high drive for thinness spent most time viewing sugar and calorie values. CONCLUSION: Results from this study suggest that selective attentional biases affect perception to nutritional food labels and that those biases are influenced by both gender and presence of specific patterns of disordered-eating.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».