Body mass index, eating attitudes and behaviors, body image and physical activity in young Caucasian and Asian Canadian women
Notice bibliographique
Résumé
The effect of ethnicity on associations among Body Mass Index (BMI), eating attitudes, body image and physical activity is not straightforward, and few studies have assessed differences between Caucasians and Asians. To explore this, we recruited 51 Caucasian and 52 Asian (Chinese) healthy female university students living in Vancouver. Height and weight were measured and body fat assessed by dual‐energy x‐ray absorptiometry. Questionnaires were used to assess eating attitudes, body image, physical activity and energy intake (food frequency questionnaire). Compared to Asians, Caucasian women had similar energy intake (1778±633 vs 1759±713 kcal) and % body fat (28.3±6.4% vs 27.3±5.3%) but higher BMI (22.4±2.6 vs 20.9±2.0 kg/m 2 , p<0.01). Caucasians were more active (Baecke physical activity score 9.0±1.6 vs 7.5±1.5, p<0.001) and were more likely to report a current weight loss effort (46% vs 23%, p<0.05). However, Asian women had significantly higher scores (indicating greater dissatisfaction or more disordered eating attitudes) on the Beliefs About Appearance Scale (44.2±13.9 vs 38.5±13.6) and the Eating Disorders Inventory subscales for bulimia (13.8±4.5 vs 11.7±2.9), drive for thinness (19.8±6.6 vs 16.4±6.1) and body dissatisfaction (31.6±7.7 vs 27.4±10.0). With BMI as a covariate the size of these differences increased, and differences in scores on the Body Shape Questionnaire and the cognitive dietary restraint subscale of the Three‐Factor Eating Questionnaire became significant. Despite lower relative weight among Asian Canadian women, eating‐ and body image‐related concerns are common. Supported by CIHR MOP 79563.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».