“I’ll never sacrifice my well-being again:” The journey from negative to positive body image among women who perceive their body to deviate from societal norms
Notice bibliographique
Résumé
We conducted one-on-one interviews with 25 Canadian cisgender women who self-identified as having (a) a condition or characteristic causing their body to deviate from societal norms and (b) overcome a negative body image to develop a positive body image. Using coding reliability thematic analyses, we identified 12 themes (italicised) involving processes and experiences associated with shifts in body image. Women had moments that sparked and confirmed the importance of building positive body image (Enough is Enough). They experienced accepting Social Connections and Community and Accessed Critical Knowledge conducive to body positivity. They engaged in Joyful Movement, Adaptive Appearance Investment, and Joyful and Intuitive Eating. They identified how Changing Societal Norms, Becoming Older and Wiser, COVID-19 Pandemic, having Illnesses and Medical Conditions, Pregnancy and Motherhood, and Spirituality, Religion, and Nature affected their body image, values, and valued action. As women engaged in these processes and experiences, shifts occurred in their perceptions of their embodied selves in the world, represented by four "Bigger Lessons:" I Am More Than My Looks, I Am More Than My Body, I am More Than My Self, and I am Inherently Worthy of Love, Respect, and Joy. These findings can inform body image programmes and clinical interventions.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».