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Enregistrement W2906240037 · doi:10.1177/0361684318812475

Eating Disorders in the Workplace: A Qualitative Investigation of Women’s Experiences

2018· article· en· W2906240037 sur OpenAlexaff
Jaclyn A. Siegel, Katina Sawyer

Notice bibliographique

RevuePsychology of Women Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEating disordersStressorQualitative researchOccupational stressMental healthSocial psychologyClinical psychologyPsychotherapistSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though employment is typically associated with positive mental health outcomes for individuals with disabilities, the ubiquity of stress and stigma at work may complicate the relation between work and well-being for women with eating disorders (EDs). To date, however, the experiences of women with EDs in the workplace have not been examined. By utilizing a qualitative methodology to form an initial framework for the examination of EDs in the workplace, we address this gap in the literature. Seventy adult women with anorexia, bulimia, and binge eating disorder discussed the relation between work and their condition. The data analysis led to the delineation of a theoretical model, which we propose explains the interconnections between key study constructs, including individual characteristics; workplace stressors; identity, stigma, and stress management techniques; and related personal and organizational outcomes. Our research suggests that, depending on how stress is managed, the workplace can serve as a bridge or a barrier to ED recovery. This study lays the groundwork for understanding the ways in which workplace life interacts and interferes with ED management, opening up a new line of investigation for researchers working to enhance the lives of individuals with EDs across life domains.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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