Ethnicity, socioeconomic status, and eating disorder symptomatology in Canada: implications for mental health care
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – There is a gap in the understanding of relationships between socioeconomic status (SES), urban-rural differences, ethnicity and eating disorder symptomatology. This gap has implications for access to treatment and the effectiveness of treatment. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach – Data are presented from a major Canadian survey, analyzing the impact of body mass index (BMI), urban-non-urban residency, income, and ethnicity on eating disorder symptomatology. Findings – One of the strongest findings is that high income non-White women expressed less eating disorder symptomatology than lower income non-White women. Research limitations/implications – Future research needs to consider how factors such as urban residency, exposure to Western “thinness” ideals, and income differentials impact non-White women. Practical implications – Effective treatment of ethnic minority women requires an appreciation of complicated effects of “culture clash,” income and BMI on eating disorder symptomatology. Originality/value – This study makes a unique contribution to the literature by examining relationships between SES (income) and eating disorder symptomatology in White and non-White Canadian women. The review of the scientific literature on ethnic differences in eating disorder symptomatology revealed a disparity gap in treatment. This disparity may be a by-product of bias and lack of understanding of gender or ethnic/cultural differences by practitioners.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».