Motivated, fit, and strong: Using non-weight stigmatizing images and positive physical activity words in an implicit retraining task to reduce internalized weight bias in women living with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Women with obesity are frequently teased, judged, and shamed due to their weight. Internalizing weight-related stereotypes (e.g., that a person with obesity is inherently lazy and unmotivated) has been associated with physical activity (PA) avoidance. The purpose of this Solomon-square (half the participants in each condition completed a pretest) four-week online study was to determine if internalized weight bias (IWB) could be reduced in women with obesity using an implicit retraining task. This was a visual probe task that repeatedly paired non-stereotypical images of individuals with obesity being active with positive PA-related words (e.g., motivated, strong). This task was hypothesized to change automatic associations between PA and obesity (i.e., counter stereotypes related to weight and PA) through principles of evaluative conditioning. Participants in the experimental group (n=49) completed the implicit retraining once per week for three weeks. Their IWB scores were compared to those of participants in the control group (n=53) who read Canada's PA guidelines and were asked to create weekly PA goals. There was no effect of completing pretest measures on post-test IWB. Results of a repeated measures Analysis of Variance showed that women in the implicit retraining group had lower IWB than those in the comparison group at post-test (d=0.46) and at one-week follow-up (d=0.43), F (1, 102) = 5.583, p=.020. These findings suggest that portraying individuals with obesity in positive, non-stereotypical ways when promoting PA could reduce the effects of IWB and may play a role in promoting PA in women with obesity.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».