Policies to address weight discrimination and bullying: Perspectives of adults engaged in weight management from six nations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Across the world, it remains legal to discriminate against people because of their weight. Although US studies demonstrate public support for laws to prohibit weight discrimination, multinational research is scarce. The present study conducted a multinational comparison of support for legislative measures to address weight discrimination and bullying across six countries. METHODS: Participants were adults (n = 13,996) enrolled in an international weight-management program and residing in Australia, Canada, France, Germany, the UK, and the US. Participants completed identical online surveys that assessed support for antidiscrimination laws and policies to address weight bullying, demographic characteristics, and personal experiences of weight stigma. RESULTS: Across countries, support was high for laws (90%) and policies (92%) to address weight-based bullying, whereas greater between-country variation emerged in support for legislation to address weight-based discrimination in employment (61%, 79%), as a human rights issue (57%), and through existing disability protections (47%). Findings highlight few and inconsistent links between policy support and sociodemographic correlates or experienced or internalized weight stigma. CONCLUSIONS: Support for policies to address weight stigma is present among people engaged in weight management across Westernized countries; findings offer an informative comparison point for future cross-country research and can inform policy discourse to address weight discrimination and bullying.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».