Loss of Weight Gained During the COVID-19 Pandemic: Content Analysis of YouTube Videos
Notice bibliographique
Résumé
Background Many people experienced unintended weight gain during the COVID-19 pandemic, which has been discussed widely on social media. Objective This study aims to describe the content of weight loss videos on YouTube (Google LLC) during the COVID-19 pandemic. Methods By using the keywords weight loss during quarantine, the 100 most viewed English-language videos were identified and coded for content related to losing weight gained during the COVID-19 pandemic. Results In total, 9 videos were excluded due to having non-English content or posting data before the COVID-19 pandemic. The 91 videos included in the study sample acquired 407,326 views at the time of study and were roughly 14 minutes long. A total of 48% (44/91) of the sample videos included graphic comparisons to illustrate weight change. Videos that included a graphic comparison were more likely to have content related to trigger warnings (χ21=6.05; P=.01), weight loss (χ21=13.39; P<.001), negative feelings during quarantine (χ21=4.75; P=.03), instructions for losing weight (χ21=9.17; P=.002), self-love (χ21=6.01; P=.01), body shaming (χ21=4.36; P=.04), and special dietary practices (χ21=11.10; P<.001) but were less likely to include food recipes (χ21=5.05; P=.03). Our regression analysis results suggested that mentioning quarantine (P=.05), fat-gaining food (P=.04), self-care and self-love (P=.05), and body shaming (P=.008) and having presenters from both sexes (P<.001) are significant predictors for a higher number of views. Our adjusted regression model suggested that videos with content about routine change have significantly lower view counts (P=.03) than those of videos without such content. Conclusions The findings of this study indicate the ways in which YouTube is being used to showcase COVID-19–related weight loss in a pre-post fashion. The use of graphic comparisons garnered a great deal of attention. Additional studies are needed to understand the role of graphic comparisons in social media posts. Further studies that focus on people’s attitudes and behaviors toward weight change during the COVID-19 pandemic and the implications of social media on these attitudes and behaviors are warranted.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».