Epistemological and ethical assessment of obesity bias in industrialized countries
Notice bibliographique
Résumé
Bernard Lonergan's cognitive theory challenges us to raise questions about both the cognitive process through which obesity is perceived as a behaviour change issue and the objectivity of such a moral judgment. Lonergan's theory provides the theoretical tools to affirm that anti-fat discrimination, in the United States of America and in many industrialized countries, is the result of both a group bias that resists insights into the good of other groups and a general bias of anti-intellectualism that tends to set common sense against insights that require any thorough scientific analyses. While general bias diverts the public's attention away from the true aetiology of obesity, group bias sustains an anti-fat culture that subtly legitimates discriminatory practices and policies against obese people. Although anti-discrimination laws may seem to be a reasonable way of protecting obese and overweight individuals from discrimination, obesity bias can be best addressed by reframing the obesity debate from an environmental perspective from which tools and strategies to address both the social and individual determinants of obesity can be developed. Attention should not be concentrated on individuals' behaviour as it is related to lifestyle choices, without giving due consideration to the all-encompassing constraining factors which challenge the social and rational blindness of obesity bias.
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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 | 0,064 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,069 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».