Focused attention during eating enhanced memory for meal satiety but did not reduce later snack intake in men: A randomised within-subjects laboratory experiment
Notice bibliographique
Résumé
Attending to food being eaten (‘attentive eating’) may reduce later overeating. However, evidence in support of this comes primarily from studies in women. The aims of the current study were to investigate the effect that attentive eating has on later food intake in men and examine potential underlying mechanisms. Using a within-subjects design, 34 men (BMI M = 23.73 kg/m 2 , SD = 2.93; age M = 29.15, SD = 11.99) consumed a fixed lunchtime meal on two study days. On one study day participants were instructed to pay attention to the sensory properties of the meal as they ate (focused attention condition), and on the other study day participants ate lunch normally. Three hours after each lunchtime session, ad libitum consumption of snack food was measured, and measures of memory for the earlier lunchtime meal were completed. Participants remembered the lunch to be significantly more satiating in the focused attention condition compared to the control condition. However, focused attention did not significantly affect later ad libitum snack intake or other measures of meal memory. Further research is needed to understand when focused attention influences subsequent food intake before this approach can be used effectively to reduce food intake.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».