The perfectionism model of binge eating: Testing unique contributions, mediating mechanisms, and cross-cultural similarities using a daily diary methodology.
Notice bibliographique
Résumé
The perfectionism model of binge eating (PMOBE) is an integrative model explaining the link between perfectionism and binge eating. This model proposes socially prescribed perfectionism confers risk for binge eating by generating exposure to 4 putative binge triggers: interpersonal discrepancies, low interpersonal esteem, depressive affect, and dietary restraint. The present study addresses important gaps in knowledge by testing if these 4 binge triggers uniquely predict changes in binge eating on a daily basis and if daily variations in each binge trigger mediate the link between socially prescribed perfectionism and daily binge eating. Analyses also tested if proposed mediational models generalized across Asian and European Canadians. The PMOBE was tested in 566 undergraduate women using a 7-day daily diary methodology. Depressive affect predicted binge eating, whereas anxious affect did not. Each binge trigger uniquely contributed to binge eating on a daily basis. All binge triggers except for dietary restraint mediated the relationship between socially prescribed perfectionism and change in daily binge eating. Results suggested cross-cultural similarities, with the PMOBE applying to both Asian and European Canadian women. The present study advances understanding of the personality traits and the contextual conditions accompanying binge eating and provides an important step toward improving treatments for people suffering from eating binges and associated negative consequences.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».