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Enregistrement W2160146603 · doi:10.1017/s0144686x02008905

Older women's perceptions of ideal body weights: the tensions between health and appearance motivations for weight loss

2002· article· en· W2160146603 sur OpenAlexaff
Laura Hurd Clarke

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDietingBeautyWeight lossPerceptionPsychologyIdeal (ethics)Social psychologyBody weightObesityWeight gainGerontologyDevelopmental psychologyMedicineAestheticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores older women's evaluations of their weight as well as the perceived merits and detriments of weight gain and weight loss in later life. Using data from semi-structured interviews with 22 community-dwelling women aged 61 to 92 years, I examine the meanings that the women attribute to dieting, desired body weights and obesity. The women frequently offer unsolicited accounts for why they have gained or lost weight over time, and disclose their perceptions of and reasons for needing to alter their current body weights. I probe the tensions between weight loss for health concerns versus appearance goals. The women express dissatisfaction with their weight gain in terms of their physical appearance. However, they also tend to describe the need to lose weight in terms of health risks and benefits rather than in terms of approximating the beauty ideal or achieving a desired body size and shape. Health tends to be described as a valid justification for being concerned with one's weight, while an appearance orientation is deemed to be indicative of vanity. Many of the women suggest that while the health benefits of weight loss are often the stated reason for losing weight, the perceived appearance dividends are the key motivation behind altering one's body weight in later life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations118
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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