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Enregistrement W2094059574 · doi:10.1177/1557988306309408

A Review of Body Image Influences on Men's Fitness Goals and Supplement Use

2007· review· en· W2094059574 sur OpenAlexaff
Donald R. McCreary, Tom Hildebrandt, Leslie J. Heinberg, Michael Boroughs, J. Kevin Thompson

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Men s Health · 2007
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensYork UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEating disordersHuman physical appearanceRegulatory focus theoryGerontologyDevelopmental psychologyMedicineClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Men's fitness goals are influenced by the lens through which they view their bodies, which is different from the way women view their bodies. Their increased focus on a muscular, hairless body means that they exercise to enhance their physical bulk and are more likely to engage in depilatory behaviors. In addition, the drive for muscularity may be associated with an increased risk anabolic-androgenic steroids and other nutritional supplements whose utility not clearly demonstrated. In the extreme, the drive for muscularity may manifest itself as a form of body dysmorphic disorder referred to as muscle dysmorphia. However, not all men focus on their muscularity. Gay men are more likely than heterosexual men to experience a desire to be thin and are at greater risk for eating and body image disorders. These issues are discussed in this article.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,407 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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