Individual time preferences and obesity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Behavioral economic analysis of health-related behavior is a potentially useful approach to study and control non-communicable diseases. The purpose of this paper is to explore the time preferences of individuals and its impact on obesity in an adult population of Iran. Design/methodology/approach A structured questionnaire was completed by 792 individuals who were randomly selected from the participants of an ongoing national Prospective Epidemiological Research Studies in IrAN cohort study in West of Iran. The quasi-hyperbolic discounting model was used to estimate the parameters of time preferences and a probit regression model was used to explore the correlation between obesity and time preferences. Findings There was a statistically significant correlation between obesity and both the long-run patience and present-biased preferences of participants. Individuals with a low level of long-run patience were 10.2 percentage points more likely to be obese compared to individuals with a high level of long-run patience. The probability of being obese increased by 11 percentage points in present-biased individuals compared to future biased individuals. Originality/value The long-run patience and time inconsistent preferences were significant determinants of obesity. Considering the time-inconsistent preferences in the development of policies to change obesity-related behavior among adults might increase the success rate of the interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».