“eLoriCorps Immersive Body Rating Scale”: Exploring the Assessment of Body Image Disturbances from Allocentric and Egocentric Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The first objective of this study was to test the convergent and discriminant validity between the “eLoriCorps Immersive Body Rating Scale” and the traditional paper-based figure rating scale (FRS). The second objective was to explore the contribution of the egocentric virtual reality (VR) perspective of eLoriCorps to understanding body image disturbances (BIDs). The sample consisted of 53 female and 13 male adults. Body size dissatisfaction, body size distortion, perceived body size, and ideal body size were assessed. Overall, outcomes showed good agreement between allocentric perspectives as measured via VR and the FRS. The egocentric VR perspective produced different results compared to both the allocentric VR perspective and the FRS. This difference revealed discriminant validity and suggested that eLoricorps’ egocentric VR perspective might assess something different from the traditional conception of body dissatisfaction, which an allocentric VR perspective generally assesses. Finally, the egocentric VR perspective in assessing BIDs deserves to be studied more extensively to explore the possibility of finding two types of body image distortion: (a) an egocentric perceptual body distortion, referring to internal body sensation affected by intra-individual changes, and (b) an allocentric perceptual body distortion, referring to external body benchmarks constructed by inter-individual comparison occurring in a given cultural context.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».