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Enregistrement W3186190393 · doi:10.1111/obr.13322

The WOMBS Framework: A review and new theoretical model for investigating pregnancy‐related weight stigma and its intergenerational implications

2021· review· en· W3186190393 sur OpenAlexaff
Angela C. Incollingo Rodriguez, Taniya S. Nagpal

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)PregnancyWeight stigmaOverweightObesityWeight gainPopulationPsychologyDevelopmental psychologyMedicineEnvironmental healthPsychiatryBody weightBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the growing weight stigma literature has developed, one critically relevant and vulnerable population has received little consideration-pregnant and postpartum women. Because weight fluctuations are inherent to this life phase, and rates of prepregnancy overweight and obesity are already high, this gap is problematic. More recently, however, there has been a rising interest in pregnancy-related weight stigma and its consequences. This paper therefore sought to (a) review the emerging research on pregnancy-related weight stigma phenomenology and (b) integrate this existing evidence to present a novel theoretical framework for studying pregnancy-related weight stigma. The Weight gain, Obesity, Maternal-child Biobehavioral pathways, and Stigma (WOMBS) Framework proposes psychophysiological mechanisms linking pregnancy-related weight stigmatization to increased risk of weight gain and, in turn, downstream childhood obesity risk. This WOMBS Framework highlights pregnant and postpartum women as a theoretically unique at-risk population for whom this social stigma engages maternal physiology and transfers obesity risk to the child via social and physiological mechanisms. The WOMBS Framework provides a novel and useful tool to guide the emerging pregnancy-related weight stigma research and, ultimately, support stigma-reduction efforts in this critical context.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,274
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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