How malleable are attentional biases in women with body dissatisfaction? Priming effects and their impact on attention to images of women’s bodies
Notice bibliographique
Résumé
Understanding attentional biases associated with body dissatisfaction can aid in devising and refining programs to reduce body dissatisfaction. This study compared attention to images of women’s bodies before and after a body satisfaction or body dissatisfaction priming task. Attention was assessed using eye-gaze tracking, by measuring participants’ fixations to images of “thin” models, “fat” models, and images of average women over an 8-s presentation. Women with high ( n = 65) and low ( n = 43) levels of trait body dissatisfaction, as measured by the Body Shape Questionnaire, were randomly assigned to a body satisfaction or body dissatisfaction priming task. Results indicated that both priming tasks were effective at modifying participants’ state body satisfaction. Women with high body dissatisfaction exhibited an attentional bias to thin and fat model images prior to the priming procedure, replicating previous findings. Contrary to predictions, body dissatisfaction priming increased attention to body images for women with both high and low body dissatisfaction, whereas body satisfaction priming had no effect on attention for either group. These findings show that women with high and low body dissatisfaction are vulnerable to the effects of body dissatisfaction priming.
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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 | 0,000 |
| 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 ».