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Enregistrement W3041265501 · doi:10.1002/eat.23336

Understanding “feeling fat” and its underlying mechanisms: The importance of multimethod measurement

2020· article· en· W3041265501 sur OpenAlexafffund
Adrienne Mehak, Sarah E. Racine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFeelingPsychologyCognitionSocial psychologyDevelopmental psychologyCognitive psychologyClinical psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Feeling fat," the somatic sensation of being overweight that does not entirely correlate with one's actual weight, is recognized clinically as a maintenance factor in eating disorders. Occurring amidst Western internalized thin ideals and weight stigma, "feeling fat" is wide-reaching and also reported by those with subclinical and absent eating pathology. However, empirical study of "feeling fat" is limited. Regarding proposed mechanisms, "feeling fat" may (a) reflect the displacement of negative affect onto the body, (b) represent one element of a cognitive distortion related to the imagined consumption of fattening food, and/or (c) be a function of impaired interoceptive awareness. However, the relative and/or joint contributions of these mechanisms to "feeling fat" are unclear. Regarding measurement, retrospective assessment with single items has been the norm. Innovative measures of "feeling fat" will expand our understanding of this construct. Ecological momentary assessment can clarify the transitory nature of this experience, and physiological measures can allow for assessment of somatic elements of "feeling fat. Multi-method and implicit measurement strategies of 'feeling fat'" may clarify the mechanisms underlying this experience. Further research with improved measurement techniques may also benefit eating disorder treatment by highlighting new treatment foci (e.g., cognitive distortions, interoceptive awareness).

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,141 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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