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Enregistrement W2173913508 · doi:10.6035/agorasalut.2016.3.24

Comer por aburrimiento: relación entre tendencia al aburrimiento y estilos de ingesta en población general.

2016· article· es· W2173913508 sur OpenAlexaboutno aff
Alba López-Montoyo

Notice bibliographique

RevueÀgora de salut · 2016
Typearticle
Languees
DomainePsychology
ThématiqueStress and Burnout Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antecedentes: Por comer emocional se entiende la tendencia a comer con el objetivo
\nde regular emociones negativas, entre ellas el aburrimiento sin atender a las necesidades
\nde hambre. El objetivo del presente estudio es examinar las relaciones existentes
\nentre la tendencia al aburrimiento y los estilos de ingesta y la regulación emocional.
\nMétodo: La muestra consiste en 123 personas adultas. Las medidas utilizadas incluyen
\nlos estilos de ingesta medidos a través del Dutch Eating Behavior Questionnaire
\n(debq), la tendencia al aburrimiento, a través del Boredom Proneness Scale (bps ), la
\nregulación emocional mediante el Emotion Regulation Questionnaire (erq) y la alexitimia,
\na través del Toronto Alexthymia Scale (tas-20). Resultados: Los resultados analizados,
\nmuestran una correlación negativa significativa entre la falta de estimulación
\ninterna (mayor experiencia de aburrimiento) y el comer emocional, con una mayor incapacidad
\npara identificar las emociones. Por otro lado, se observan correlaciones
\nsignificativas positivas entre la falta de estimulación externa y la dificultad para regular
\nemociones, además de problemas para identificar los sentimientos y la dificultad para
\nverbalizarlos. Conclusiones: La tendencia a sentir aburrimiento por la falta de estimulación
\ninterna, parece que se relaciona con una mayor tendencia a comer para regular
\nemociones y la dificultad de etiquetarlas. El estudio del comer emocional y su relación
\ncon el aburrimiento, puede ser de gran ayuda a la hora de plantear intervenciones que
\ntengan como objetivo la pérdida de peso o el cambio de estilos de vida.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,341 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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