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Enregistrement W3087341885 · doi:10.1017/s0954579420000917

One size does not fit all: Trajectories of body image development and their predictors in early adolescence

2020· article· en· W3087341885 sur OpenAlexaff
Emilie Lacroix, Melissa Atkinson, Kirsty M. Garbett, Phillippa C. Diedrichs

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-esteemPsychologyAffect (linguistics)Psychological resilienceDevelopmental psychologyClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Negative body image predicts many adverse outcomes. The current study prospectively examined patterns of body esteem development in early adolescence and identified predictors of developmental subtypes. Methods: 328 girls and 429 boys reported annually across a 4-year period (Mage at baseline = 11.14, SD = 0.35) on body esteem, appearance ideal internalization, perceived sociocultural pressures, appearance comparisons, appearance-related teasing, self-esteem, positive and negative affect, and dietary restraint. We performed latent class growth analyses to identify the most common trajectories of body esteem development and examine risk and protective factors for body image development. Results: Three developmental subgroups were identified: (a) high body esteem (39.1%); (b) moderate body esteem (46.1%); and (c) low body esteem (14.8%). Body esteem was stable within the low trajectory and there were minor fluctuations in the high and moderate trajectories. Greater appearance-related teasing, lower self-esteem, less positive affect, and higher dietary restraint predicted the low trajectory, whereas higher self-esteem and lower dietary restraint best predicted the high trajectory. Conclusions: Low body esteem appears to be largely stable from age 11 years. Prevention programming may be enhanced by incorporating components to address transdiagnostic resilience factors such as self-esteem and positive affect.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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