Perceptions of Body Weight Among Older Adults: Analyses of the Intersection of Gender, Race, and Socioeconomic Status
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examine the effects of gender, race, and socioeconomic status (SES) on perceptions of body weight among older adults and the role of status-based differences in BMI in these processes. METHODS: Data are derived from face-to-face interviews with 1,164 adults aged 65 years and older in the District of Columbia and two counties in Maryland in 2000-2001. RESULTS: With "perceived appropriate weight" as the comparison group, multinomial logistic regression analyses indicate that white adults, women, and high-SES individuals are more likely than black adults, men, and low-SES individuals to describe themselves as overweight or obese. However, these disparities are observed only after statistically adjusting for race, gender, and SES disparities in BMI. Moreover, the positive effect of SES on the likelihood of reporting overweight or obese perceptions is strongest among black women. Among low SES individuals, white women are more likely than men and black women to describe themselves as obese (relative to the "perceived appropriate weight" category). DISCUSSION: Our observations underscore the importance of taking SES contingencies into account when exploring race-gender differences in perceived body weight. This study further contributes to the literature by documenting the important suppression patterns associated with race, gender, and SES differences in BMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».