Exploring relationships between perfectionism and Instagram use on body image concerns and the use of body modification strategies in men
Notice bibliographique
Résumé
Social media has been associated with a variety of negative psychological and physical consequences (Varsani & Diedrichs, 2017). The current study is used to extend previous research conducted by Bolt and Arpin-Cribbie (2018), which noted a significant relationship between trait perfectionism and Instagram (IG) use on body image concerns. Although research in this area has primarily focused on vulnerability factors in women, current literature findings are used to suggest that the prevalence of body image concerns in men has increased significantly in recent years. A sample of 232 men recruited from popular social networking sites (SNSs) and a northern Ontario university took part in a study that examined the relationship between IG use and perfectionism, and their associations with body image concerns and body modification strategies in men. Participants completed an online survey assessing perfectionism, IG use, body satisfaction, appearance orientation (AO), fitness orientation(FO), the drive for muscularity (DFM) and the use of appearance and performance enhancing substances (APESs). In general, high IG users who were also higher in trait perfectionism (i.e., socially prescribed perfectionism [SPP] and self-oriented perfectionism [SOP]) reported a greater DFM and were also more likely to endorse the use of APESs. Positive associations were noted between both facets of trait perfectionism and AO, whereas only SOP was positively associated with FO. Higher IG use was also positively associated with FO and AO. Overall, these findings can be used to suggest that men with elevated trait perfectionism are particularly vulnerable to experiencing a high DFM accompanied by the use of APESs when they engage in high IG use.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».