Weight Bias Among Nutrition and Dietetics Students in a Ghanaian Public University
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure the internal consistency reliability of 3 weight bias scales among nutrition and dietetics students enrolled at a public university in Ghana and to use the Fat Phobia Scale (FPS) to determine the prevalence of weight bias and the differences in gender and body mass index. DESIGN: Online survey gathered self-reported height, weight, and demographic data. Explicit weight bias was assessed using validated FPS, Beliefs About Obese People, and Attitudes Toward Obese Persons scales. PARTICIPANTS: Sample of 172 students. MAIN OUTCOME MEASURES: Prevalence of weight bias. ANALYSIS: Cronbach α reliability test was used to measure the internal consistency of scales. The prevalence of weight bias was expressed as a percentage. Independent t tests and analysis of variance were used to explore differences in gender and weight categories. RESULTS: The reliability scores for FPS, Beliefs About Obese People, and Attitudes Toward Obese Persons scales were 0.92, 0.51, and 0.38, respectively. About 53% of participants expressed weight bias. A significant difference was observed for weight bias between overweight and obese participants, with participants with obesity showing greater weight bias (P = 0.03). CONCLUSION AND IMPLICATIONS: Fat Phobia Scale (most reliable) identified more than half of the students had a negative attitude toward obesity. Weight bias training within this population may improve attitudes toward 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».