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Enregistrement W2955060104 · doi:10.3389/fpsyg.2019.01409

Addressing Internalized Weight Bias and Changing Damaged Social Identities for People Living With Obesity

2019· article· en· W2955060104 sur OpenAlexaff
Ximena Ramos Salas, Mary Forhan, Timothy Caulfield, Arya M. Sharma, Kim D. Raine

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Obesity Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyShameSocial psychologyFeelingNarrativeWeight stigmaObesityDevelopmental psychologyClinical psychologyOverweightMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a stigmatized condition due to pervasive personal, professional, institutional and cultural weight bias. Individuals with obesity experience weight bias across their lifespan and settings, which can affect their life chances and significantly impact health and social outcomes. The objectives of this study were to: a) explore weight bias and stigma experiences of people living with obesity; b) develop counterstories that can reduce weight bias and stigma; and c) reflect on current obesity master narratives and identify opportunities for personal, professional and social change. Methods: Using purposive sampling, we lived alongside and engaged persons with obesity (n=10) in a narrative inquiry on weight bias and obesity stigma. We co-developed interim narrative accounts while applying the three-dimensional narrative inquiry space: a) temporality b) sociality; and c) place, to find meaning in participants’ experiences. We also applied the narrative repair model to co-create counterstories to resist oppressive master narratives for participants and for people living with obesity in general. Results: We present ten counterstories, which provide a window into the personal, familial, professional and social contexts in which weight bias and obesity stigma take place. Discussion: A fundamental driver of participants’ experiences with weight bias is a lack of understanding of obesity, which can lead to internalized weight bias and stigma. Weight bias internalization impacted participants’ emotional response and triggered feelings of shame, blame, vulnerability, stress, depression and even suicidal thoughts and acts. Participants’ stories revealed behavioural responses such as avoidance of health promoting behaviours and social isolation. Weight bias internalization also hindered participants’ obesity management process as well as their rehabilitation and recovery strategies. Participants embraced recovery from internalized weight bias by developing self-compassion and self-acceptance and by actively engaging in efforts to resist damaged social identities and demanding respect, dignity, and fair treatment. Conclusion: Narrative inquiry combined with the narrative repair model can be a transformative way to address internalized weight bias and to resist damaged social identifies for people living with obesity. By examining experiences, beliefs, values, practices and relationships that contribute to master obesity narratives, we can address some of the negative views of individuals with obesity.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations66
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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