“This is just how I cope”: An inductive thematic analysis of eating disorder recovery content created and shared on <scp>TikTok</scp> using #<scp>EDrecovery</scp>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore eating disorder (ED) recovery-related content created and shared on the social media platform TikTok. METHOD: A systematic review and inductive thematic analysis of 150 TikTok posts catalogued under hashtag (#) EDrecovery. Two coders independently analyzed the posts and a critical peer facilitated discussions about the resulting codes and themes. RESULTS: Creators on TikTok used #EDrecovery to share their personal experiences with recovery through the use and cooption of popular (or viral) video formats, succinct storytelling, and the production of educational content. Five themes were interpreted across the data: (a) ED awareness, (b) inpatient story time: "ED unit tings", (c) eating in recovery, (d) transformations: "how about a weight gain glow up?", and (e) trendy gallows humor: "let's confuse people who have a good relationship with food". DISCUSSION: TikTok as a user-friendly, creative media may provide the artistic and social tools for some creators to add their distinct voice to the ED recovery narrative and foster some semblance of community. Although all of the analyzed content was catalogued under #EDrecovery, some of the posts reified the increasingly blurred boundary that exists between ED recovery and pro-ED content on TikTok.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle