Separating binge‐eating disorder stigma and weight stigma: A vignette study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vignette research on binge-eating disorder (BED) stigma is limited and lacking methodological rigor. Existing studies lack control vignettes and typically present characters with overweight or obesity, introducing the confound of weight stigma. This study examined BED stigma while addressing these limitations. METHOD: Participants (N = 421) were assigned to read one of six vignettes describing a woman with either BED or no BED as well as either no mention of weight, a recommended weight, or an obese weight. Four questionnaires examined personality stereotypes, emotional reactions to the character, desire for social distance from the character, and blame attributions. RESULTS: The character with BED was ascribed more negative personality characteristics and faced less positive emotional reactions than the character without BED, regardless of weight status. However, BED stigma did not emerge for social distance or blame attributions. Regarding weight stigma, evidence was limited and moderated by the presence of BED, suggesting no additive effect between BED stigma and weight stigma. In fact, blame attributions toward the character with obesity were reduced by the presence of BED. DISCUSSION: The results reveal that BED is a highly stigmatized eating disorder and suggest that weight stigma may be driven by assumptions about a person's eating behavior rather than their body size per se. Future studies must consider the relationship between BED stigma and weight stigma when assessing either form of stigma. The results also indicate new information to be integrated into anti-weight stigma campaigns as well as policy and public health initiatives.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».