‘I’m searching for solutions’: why are obese individuals turning to the Internet for help and support with ‘being fat’?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study explores what types of information obese individuals search for on the Internet, their motivations for seeking information and how they apply it in their daily lives. METHOD: In-depth telephone interviews with an Australian community sample of 142 individuals with a BMI ≥ 30 were conducted. Theoretical, purposive and strategic samplings were employed. Data were analysed using a constant comparative method. RESULTS: Of the 142 individuals who participated in the study, 111 (78%) searched for information about weight loss or obesity. Of these, about three quarters searched for weight loss solutions. The higher the individual's weight, the more they appeared to search for weight loss solutions. Participants also searched for information about health risks associated with obesity (n = 28), how to prevent poor health outcomes (n = 30) and for peer support forums with other obese individuals (n = 25). Whilst participants visited a range of websites, including government-sponsored sites, community groups and weight loss companies, they overwhelmingly acted upon the advice given on commercial diet websites. However, safe, non-judgemental spaces such as the Fatosphere (online fat acceptance community) provided much needed solidarity and support. CONCLUSIONS: The Internet provides a convenient source of support and information for obese individuals. However, many turn to the same unsuccessful solutions online (e.g. fad dieting) they turn to in the community. Government and community organisations could draw upon some lessons learned in other consumer-driven online spaces (e.g. the Fatosphere) to provide supportive environments for obese individuals that resonate with their health and social experiences, and address their needs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle