Failure to report social influences on food intake: Lack of awareness or motivated denial?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Two studies examined whether people are aware of social influences on food intake, and whether recognition of those influences is driven by the observation of mimicked eating and/or matching the amount of food eaten. METHOD: In Study 1, participants watched a video of 1 person eating alone, or a video of 2 people eating together that varied in the extent to which the target's eating behavior mimicked or matched that of the model. Participants then made attributions for the eating behavior of the target person. In Study 2, each participant watched a video of herself eating with a confederate and made attributions for her own eating behavior. In both studies, the outcome of interest was the extent to which each participant acknowledged the influence of the model's eating behavior on the target's (or her own) food intake. RESULTS: In Study 1, participants accurately recognized social influences on the food intake of the target person, and this recognition was facilitated by the presence of mimicked eating, but not by matching the total amount eaten. Study 2 showed that the extent to which people acknowledge social influences on their own food intake depended on their self-reported general responsiveness to social cues on eating. CONCLUSION: Overall, people seem to be aware that social factors can influence others' food intake. Whereas some people (high social eaters) are able to accurately report social influences on their own food intake, others (low social eaters) seem to deny those influences for reasons that merit future investigation.
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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 | 0,006 | 0,038 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».