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Enregistrement W4281399264 · doi:10.3138/cjhs.2021-0055

Disordered Eating and Sexual Concerns in Chinese and Euro-Caucasian Undergraduate Women

2022· article· en· W4281399264 sur OpenAlexaffvenue
Yana Svatko, Cara R. Dunkley, Lori A. Brotto

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisordered eatingEating disordersEthnically diversePsychologyClinical psychologyHuman sexualityPsychological interventionSexual minorityMedicineSexual orientationPsychiatrySocial psychologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While a growing body of research points to considerable sexual concerns among women with an eating disorder, this research predominantly focuses on Western samples of Euro-Caucasian women. As eating disorder rates continue to increase globally, research on sexuality and disordered eating among ethnically diverse samples is needed to understand whether these associations differ cross-culturally. The present study examined disordered eating and sexual concerns in Chinese and Euro-Caucasian undergraduate women. Chinese ( n = 512; Mage = 20) and Euro-Caucasian ( n = 494; Mage = 21) undergraduate women completed online questionnaires assessing sexual function, sexual insecurities, symptoms of disordered eating, body dissatisfaction, and psychological traits of eating disorders. In both samples, body dissatisfaction, eating disorder symptoms, and psychological traits of eating disorders were associated with increased sexual concerns. Group membership only moderated the associations between disordered eating and performance-based cognitive distractions, such that it was stronger in Euro-Caucasian women. These findings might be used to develop cross-cultural interventions that address sexual concerns and disordered eating.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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