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Enregistrement W2888049725 · doi:10.1016/j.bodyim.2018.08.007

“Selfie” harm: Effects on mood and body image in young women

2018· article· en· W2888049725 sur OpenAlexaff
Jennifer S. Mills, Sarah Musto, Lindsay Williams, Marika Tiggemann

Notice bibliographique

RevueBody Image · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelfieMoodPsychologySocial mediaFeelingPhysical attractivenessAttractivenessNegative moodBody dysmorphic disorderSocial psychologyAnxietyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Selfies" (self-taken photos) are a common self-presentation strategy on social media. This study experimentally tested whether taking and posting selfies, with and without photo-retouching, elicits changes to mood and body image among young women. Female undergraduate students (N = 110) were randomly assigned to one of three experimental conditions: taking and uploading either an untouched selfie, taking and posting a preferred and retouched selfie to social media, or a control group. State mood and body image were measured pre- and post-manipulation. As predicted, there was a main effect of experimental condition on changes to mood and feelings of physical attractiveness. Women who took and posted selfies to social media reported feeling more anxious, less confident, and less physically attractive afterwards compared to those in the control group. Harmful effects of selfies were found even when participants could retake and retouch their selfies. This is the first experimental study showing that taking and posting selfies on social media causes adverse psychological effects for women.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,286 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations295
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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