A thematic content analysis of #cheatmeal images on social media: Characterizing an emerging dietary trend
Notice bibliographique
Résumé
Despite the pervasive social endorsement of "cheat meals" within pro-muscularity online communities, there is an absence of empirical work examining this dietary phenomenon. The present study aimed to characterize cheat meals, and explore the meaning ascribed to engagement in this practice. Thematic content analysis was employed to code the photographic and textual elements of a sample (n = 600) that was extracted from over 1.6 million images marked with the #cheatmeal tag on the social networking site, Instagram. Analysis of the volume and type of food revealed the presence of very large quantities (54.5%) of calorie-dense foods (71.3%) that was rated to qualify as an objective binge episode. Photographic content of people commonly portrayed highly-muscular bodies (60.7%) in the act of intentional body exposure (40.0%). Meanwhile, textual content exemplified the idealization of overconsumption, a strict commitment to fitness, and a reward-based framework around diet and fitness. Collectively, these findings position cheat meals as goal-oriented dietary practices in the pursuit of physique-ideals, thus underscoring the potential clinical repercussions of this socially-endorsed dietary phenomenon.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».