Self-Reported Total Screen Time and Viewing Modes Are Associated with Body Dissatisfaction, Disordered Eating, and Cosmetic Surgery Intentions among Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
While numerous studies have shown that media exposure is linked to body dissatisfaction and disordered eating behavior, limited research has examined these associations by screen-viewing mode. This study examined associations of total screen-time and screen-viewing modes with body dissatisfaction, disordered eating, and cosmetic surgery intention among young adults. Men (n = 3466) and women (n = 7300), aged 19 to 34 years, self-reported their screen-time on various TV viewing modes, and their body dissatisfaction, overeating, disordered weight control behaviors, and cosmetic surgery intentions. We fit linear, logistic, and multivariate models to examine cross-sectional associations between total screen-time and screen-viewing modes and body dissatisfaction, disordered eating, and cosmetic surgery intention. Handheld viewing was associated with body dissatisfaction for women only, and online viewing was associated with greater body dissatisfaction among both men (βˆ = 0.40; 95% CI, 0.15 to 0.65) and women (βˆ = 0.25; 95% CI, 0.10 to 0.40). Downloaded viewing was associated with higher odds of overeating behaviors among both men (OR = 1.24; 95% CI, 1.10 to 1.40) and women (OR = 1.21; 95% CI, 1.12 to 1.32), respectively. Although total screen time was associated with greater cosmetic surgery intention for both men (βˆ = 0.24; 95% CI, 0.09 to 0.39) and women (βˆ = 0.43; 95% CI, 0.28 to 0.58), sex differences were found for the viewing modes. Our results suggest that different viewing modes may be differently associated with men and women’s body image, disordered eating behavior, and cosmetic surgery intention. Future research should consider all modes of screen-viewing in our media environment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».