Signaling sizeism: An assessment of body size‐based threat and safety cues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pervasive stigma against fat people and evidence for its harmful health consequences highlight the need for a better understanding of people's first‐hand experiences of navigating the world with a stigmatized body size. Drawing on social identity threat theory, we conducted a mixed‐method study with a qualitative examination of threat and safety cues as experienced by people who self‐identify as overweight. In an online survey, 48 people who self‐identified as overweight responded to open‐ended prompts to describe how situational features of a setting signal weight‐based threat and safety to them. Using thematic analysis, we identified several themes that characterized threat and safety cues. Particularly notable were inverse themes, such as structural exclusion versus structural accommodation and homogeneity of others versus general diversity , that highlighted how physical features of, and the people in, an environment positively or negatively impact fat people's psychological experience. Moreover, we conducted exploratory deductive coding using a recent taxonomy of safety cues developed by Kruk and Matsick (in press). Results highlighted how weight‐based stigma both parallels and diverges from other cues of identity safety (e.g., by gender or race/ethnicity). We suggest knowledge about situational cues can inform interventions to mitigate threat and promote safety among both fat people and other stigmatized groups.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».