Exposure to thin and non-thin bodies elicits ‘feeling fat’: Validation of a novel state measure
Notice bibliographique
Résumé
‘Feeling fat’ refers to the subjective experience of carrying excess weight and relates to severity of eating pathology. Despite research suggesting that ‘feeling fat’ fluctuates across contexts, this construct is almost exclusively assessed in terms of frequency or as a trait. Examining state ‘feeling fat’ in response to external stimuli can inform us of the nature of this construct. In an experimental study, 290 community women were exposed to five categories of affective (pleasant, aversive, and neutral) and body (thin and non-thin) images in quasi-random order. Self-Assessment Manikin (SAM) valence and arousal rating scales as well as a novel SAM ‘feeling fat’ scale were rated for each image. Theoretically-relevant constructs (i.e., trait ‘feeling fat’, thin-ideal internalization, body dissatisfaction, eating pathology) were also measured. Body images elicited greater state ‘feeling fat’ than affective images, with images of non-thin bodies producing higher state ‘feeling fat’ than thin bodies. Positive correlations were observed between state ‘feeling fat’ in response to thin and all variables of interest, whereas associations between these variables and ‘feeling fat’ in response to non-thin images were small or non-significant. The development of a state measure of ‘feeling fat’ allows for the investigation of triggers of this bodily experience and will facilitate future research.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».