Associations between use of self-regulatory strategies and daily eating patterns: An experience sampling study in college-aged women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous theorizing suggests there are multiple means by which people regulate their emotions and impulses, but that these strategies vary in the degree to which they support goal attainment. Some have proposed that proactive strategies (e.g. situation selection, distraction) may be particularly effective, while interventive strategies (e.g. suppression) are less effective. Despite these diverging predictions, researchers have yet to examine spontaneous use of these strategies and their respective and combined efficacy when applied to momentary food desires experienced in daily life. In the present study, we assessed eating patterns for one week via ecological momentary assessment in college-aged women (N = 106). Results from pre-registered analyses indicated that using a variety of strategies, including preventative strategies such as situation selection and distraction, was associated with greater self-control success, as indexed by weaker desires, higher resistance, lower likelihood of enacting desires, and less food consumed. A similar pattern was observed when participants implemented additional strategies during desire episodes, which they were more likely to do when their desires conflicted with other self-regulatory goals. All associations were observed while controlling for momentary hunger levels, dieting status, age, and body mass index. These findings are consistent with a growing body of work assessing people’s spontaneous use of emotion regulation strategies in everyday contexts, suggesting potential meta-motivational tendencies marked by flexible and adaptive use of self-regulatory strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».