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Enregistrement W2552017339 · doi:10.1186/s40337-016-0112-4

Weight bias: a call to action

2016· article· en· W2552017339 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Eating Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of CalgaryAlberta InnovatesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPopulationPsychological interventionAction (physics)PsychologyObesityWeight lossSocial psychologyEnvironmental healthMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weight-related issues (including excess weight, disordered eating and body concerns) are often considered as comprising distinct domains of 'obesity' and 'eating disorders'. In this commentary we argue that the concept of weight bias is an important variable when considering wellbeing across the spectrum of weight-related issues. We make the following six points in support of this argument: i) weight bias is common and has adverse health consequences, ii) shaming individuals for their body weight does not motivate positive behaviour change, iii) internalized weight bias is particularly problematic, iv) public health interventions, if not carefully thought out, can perpetuate weight bias, v) weight bias is a manifestation of social inequity, and vi) action on weight bias requires an upstream, population-level approach. To achieve sustainable reductions in weight bias at a population level, substantive modifications and collaborative efforts in multiple settings must be initiated. We provide several examples of population-level interventions to reduce weight bias.

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,358 · 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