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Enregistrement W4306832521 · doi:10.1371/journal.pone.0276162

Investigating the impact of eating norms and collective autonomy support vs. collective control on unhealthy eating and its internalization

2022· article· en· W4306832521 sur OpenAlexafffund
Nada Kadhim, Catherine E. Amiot

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureFonds de recherche du Québec
Mots-clésAutonomyPsychologyConformitySocial psychologyDisordered eatingNorm (philosophy)AmotivationDevelopmental psychologyEating disordersClinical psychologyIntrinsic motivationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our eating behaviors are highly influenced by those of individuals surrounding us and the groups we belong to. The first goal of this experiment was to determine how social norms that encourage (pro-) vs. discourage (anti-) unhealthy eating influence people's intentions and motivations to eat unhealthily. Since these norms can be conveyed by one's group in a manner that either promotes group members' autonomy (i.e., collective autonomy support), or pressures them into eating certain foods (i.e., collective control), the experiment also tests which of these types of messages promotes the highest conformity to group norms. Hence, the second goal of this experiment was to investigate this synergetic effect of pro- vs anti-unhealthy eating norms and of collective autonomy support vs. collective control on participants' unhealthy eating intentions and their motivations for unhealthy eating. An experimental study (N = 341) using a 2 (eating norm: pro-unhealthy eating norm vs. anti-unhealthy eating norm) x 3 (type of group support: collective autonomy support vs. collective control vs. no support) design was conducted. Results showed that pro-unhealthy eating norms increased participants' intentions to eat salty and fatty food, but also their amotivation (i.e., lack of motivation) for unhealthy eating relative to anti-unhealthy eating norms. In addition, when pro-unhealthy eating was encouraged in a controlling (vs. in an autonomy supportive) manner, participants reported higher intentions to eat tofu tacos. Finally, when pro-unhealthy eating was promoted by supporting group members' autonomy, participants reported higher integrated regulation, i.e., a highly internalized motivation, for unhealthy eating. These results demonstrate that eating norms do not impact all types of unhealthy food consumption in the same manner, and that collective control may be motivating in uncertain contexts; furthermore, when individuals' autonomy is supported and promoted by other group members, they are more susceptible to integrate unhealthy eating in their life.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,271 · 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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