Personal Social Networks and Adiposity in Adolescents: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Weight-related behaviors are determined by multiple individual and contextual factors, with recent evidence implicating personal social networks (PSNs). Greater understanding of these relationships could help inform healthy weight promoting interventions. We conducted a feasibility study among youth at risk of obesity to document process outcomes, to discern relationships between PSN features and weight-related behaviors, and to generate hypotheses with respect to perceived social support (SS) and sex. Methods: Participants (egos) nominated up to 10 people (alters) with whom they discussed important matters. Egos reported their own and each alter's age, sex, body shape, lifestyle behaviors, relation, frequency of exercising with each alter, and of being encouraged by each alter to exercise. We examined relationships between PSN features and weight-related outcomes and explored the role of SS, using both correlational and linear regression analyses. Results: There were 45 participants (mean age 16.4 years) and body mass index z-score (zBMI) ranged from −1.2 to 3.9. There were few missing responses to PSN items; broad variation across most items, including SS scores, was reported. Correlations pointed to plausible relationships implicating PSN features and lifestyle behaviors. In exploratory analyses, network-based SS was positively associated with adiposity in girls and negatively associated in boys, while lifestyle role modelling was not associated with adiposity. Conclusions: Our findings support the feasibility of measuring the PSN in youth and the potential for using social network analysis to investigate social and behavioral mechanisms associated with obesity.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».