Weight Loss Is Not the Answer: A Well‐being Solution to the “Obesity Problem”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Americans have been gaining weight in recent decades, prompting widespread concern about the health implications of this change. Governments, health practitioners, and the general public all want to know: What is the best way to reduce the health risks associated with higher body weight? The dominant weight‐loss solution to this “obesity problem” encourages individuals to lose weight through behavior change. This solution rests on the assumptions that higher body weight causes health problems, that permanent weight loss is attainable, and that weight loss improves health. But comprehensive reviews of the scientific evidence find mixed, weak, and sometimes contradictory evidence for these premises. We suggest that a different solution to the “obesity problem” is needed – a solution that acknowledges both the multifaceted nature of health and the complex interaction between person and situation that characterizes the connection between weight and health. Thus, we use the lens of social psychological science to propose an alternative, well‐being solution to the “obesity problem”. This solution has the potential to improve health by encouraging eating and exercising for optimal health rather than weight loss, by developing interventions to reduce weight stigma and discrimination, and by helping higher body‐weight people cope with the stress of stigma and discrimination.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».