Don't stop the music: The effects of appearance-focused music lyrics on body image during exercise
Notice bibliographique
Résumé
Viewing music videos emphasizing the thin ideal female body has been shown to have a negative impact on body image in young women, including increased body dissatisfaction, social comparisons and body size discrepancies. However, it is unclear whether the changes in body image outcomes are due to the highly objectified images of women representing the thin ideal, or the lyrics of the songs. This study aimed to explore the effects of music lyrics on body image during exercise in physically active female university students. A repeated measure design was used; participants participated in two sessions in which they were asked to walk or run for 30 minutes while listening to music. In one condition, the music lyrics mentioned appearance, objectified the female body, or referenced the thin ideal. In the other condition, the lyrics did not refer to appearance at all. Participants completed state measures of mood, body image, self-objectification and body appreciation prior to and following their walk/run. Results indicated a statistically significant time effect (all ps < 0.05) for all outcomes except self-objectification, with women reporting feeling more confident, physically attractive, appreciative of their body and happier and feeling less fat, anxious, depressed and angry from pre- to post-exercise following both conditions. This study highlights the positive effects exercise has on body image and mood outcomes and suggests that exercise may negate the possible negative effects of objectifying lyrics. Results from this study suggest that appearance-focused music lyrics may not be harmful to body image in exercise settings.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».