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Enregistrement W4306407940 · doi:10.3389/fpsyg.2022.916294

What my body looks like and what my body can do: A self-perception explanation of excessive exercise in young adults with anorexia and/or bulimia

2022· article· en· W4306407940 sur OpenAlexafffund
Marilou Ouellet, Johana Monthuy‐Blanc, Robert Pauzé, Michel Rousseau, Stéphane Bouchard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de SherbrookeInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésPsychologyPerceptionFeelingHuman physical appearanceAnorexiaEating disordersCompetence (human resources)Developmental psychologySelf-conceptClinical psychologySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined the relationships between quantitative and qualitative dimensions of excessive exercise (EE) with the physical self-perception’s dimensions and perceptual perspectives of body image (i.e., allocentric/3rd person and egocentric/1st person perspectives). The eLoriCorps Immersive Body Rating Scale 1.1, the very short form version of the Physical Self-Inventory and the Exercise and Eating Disorder test were used. The study includes 36 people with anorexia and/or bulimia seeking an external and specialized transdisciplinary program for eating disorders. Results show a different correlational profile of physical self-perceptions depending on the dimension (qualitative or quantitative) used to define EE. Differences in the perspectives used to assess body dissatisfaction (allocentric or egocentric) were also found. Perceived physical appearance was the key predictor of the qualitative dimension of excessive exercise. Findings suggest that EE in patients with an eating disorder could be explained by the feeling of competence not only related to physical appearance but also to physical abilities.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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