Thin for the Win: Aesthetic Bias and Body Image Dissatisfaction in Aesthetic Sports
Notice bibliographique
Résumé
Les athletes evoluant dans des sports dits « esthetiques » tendent a etre predisposes a des biais de cette nature crees dans leur sport; par consequent ils seraient plus a risque de developper de serieux problemes de sante mentale tels qu’une insatisfaction face a leur image corporelle et des troubles de l’alimentation. Ce texte presente une discussion des facteurs qui creent ces biais chez des athletes dans ces sports esthetiques, les rendent plus a risque de souffrir de ces problemes de sante mentale et ce qui peut etre fait pour changer cette culture. Nous explorons la centration sur le physique dans ces sports et comment cette centration est en relation avec des normes et des problemes dans la societe, plus particulierement pour les athletes feminines. De plus, nous aborderons les avantages d’un corps plus mince dans de nombreux sports esthetiques, ou de tels ideaux tendent vers des extremes dangereux. Bien qu’il soit difficile de modifier des biais inherents dans un jugement esthetique, de tels biais peuvent etre remis en question par la creation d’environnements de developpement positif, et de facon plus large en reclamant un changement dans les sports esthetiques eux-memes. Mots-cles : biais esthetiques; sport esthetique; athlete; image corporelle; minceur.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».