Do female dieters have an “eating disorder” self-schema?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The processing of schema-related information is important in the maintenance of specific eating disorder (ED)-related belief systems and psychopathology. To date, most research on differences in the processing of ED schematic information has used interview or self-report questionnaire measures. Dieting is a known risk factor for EDs and dieters have been included in some studies. However, they have not been compared with non-dieters on a novel, objective measure of ED related schema processing. METHODS: The current study recruited healthy female volunteers from the community and divided them into dieting (n = 25) and non-dieting (n = 24) groups using rigorous criteria. ED self-schemas with content unrelated to eating, weight and shape were measured using a self-schema processing task. RESULTS: Dieters endorsed significantly more ED relevant words compared to non-dieters, whereas non-dieters rejected significantly more ED relevant words compared to dieters. Reaction times to endorsements and rejections were non-significant when the two groups were compared. In a surprise recall task, dieters recalled significantly more ED relevant words. CONCLUSION: The results of this study support the presence of ED self-schemas with negative content unrelated to eating, weight and shape in otherwise healthy dieters. Implications for future research and the early identification of individuals vulnerable to EDs are discussed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».