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Enregistrement W2923331652 · doi:10.3390/nu11040710

Ethical, Stigma, and Policy Implications of Food Addiction: A Scoping Review

2019· review· en· W2923331652 sur OpenAlexafffund
Stephanie E. Cassin, Daniel Z. Buchman, Samantha Leung, Karin Kantarovich, Aceel Christina Hawa, Adrian Carter, Sanjeev Sockalingam

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthPublic Health OntarioOccupational Cancer Research CentreToronto Western HospitalToronto General HospitalUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésFood addictionAddictionBlameStigma (botany)PsychologyPsychological interventionSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of food addiction has generated much controversy. In comparison to research examining the construct of food addiction and its validity, relatively little research has examined the broader implications of food addiction. The purpose of the current scoping review was to examine the potential ethical, stigma, and health policy implications of food addiction. Major themes were identified in the literature, and extensive overlap was identified between several of the themes. Ethics sub-themes related primarily to individual responsibility and included: (i) personal control, will power, and choice; and (ii) blame and weight bias. Stigma sub-themes included: (i) the impact on self-stigma and stigma from others, (ii) the differential impact of substance use disorder versus behavioral addiction on stigma, and (iii) the additive stigma of addiction plus obesity and/or eating disorder. Policy implications were broadly derived from comparisons to the tobacco industry and focused on addictive foods as opposed to food addiction. This scoping review underscored the need for increased awareness of food addiction and the role of the food industry, empirical research to identify specific hyperpalatable food substances, and policy interventions that are not simply extrapolated from tobacco.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations52
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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