Examining dietary self-talk content and context for discretionary snacking behaviour: a qualitative interview study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Consuming discretionary snack foods high in calories, salt, sugar or fat in between regular meals can have a negative impact on weight management and health. Despite the intention to refrain from discretionary snacking, individuals often report feeling tempted by snack foods. A cognitive process to resolve food choice related tension may be dietary self-talk which is one’s inner speech around dietary choice. This study aimed to understand the content and context of dietary self-talk before consuming discretionary snack foods.Methods: Qualitative semi-structured interviews based on Think-Aloud methods were conducted remotely. Participants answered open-ended questions and were presented with a list of 37 dietary self-talk items. Interview transcripts were analyzed thematically.Results: Interviews (n = 18, age: 19–54 years, 9 men, 9 women) confirmed the frequent use of dietary self-talk with all 37 content items endorsed. Reported use was highest for the self-talk items: ‘It is a special occasion’; ‘I did physical activity/exercise today’; and ‘I am hungry’. Three new items were developed, eight items were refined. Identified key contextual themes were: ‘reward’, ‘social’, ‘convenience’, ‘automaticity’, and ‘hunger’.Conclusions: This study lists 40 reasons people use to allow themselves to consume discretionary snack foods and identifies contextual factors of dietary-self talk. All participants reported using dietary self-talk, with variation in content, frequency and degree of automaticity. Recognising and changing dietary self-talk may be a promising intervention target for changing discretionary snacking behaviour.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».