Self-Compassion May Have Benefits for Body Image among Women with a Higher Body Mass Index and Internalized Weight Bias
Notice bibliographique
Résumé
Negative attitudes towards one’s own body are common among women and are linked to adverse consequences including negative affect, low self-esteem, and eating pathology. Self-compassion has been found effective in improving body image; however, few published studies have examined self-compassion in populations with higher BMIs despite the positive correlation between weight and body dissatisfaction. The current study examined the efficacy of a self-compassion letter-writing exercise versus two active control groups in response to a negative body image induction. The sample of college-aged females (M age = 20.91 years; SD = 5.47) was split between higher and lower BMI to determine whether self-compassion affects body image, affect, and self-esteem differently across weight groups. Weight bias internalization (WBI: i.e., internalization of society’s negative stigma against those with higher BMIs) was examined as a moderator of this relationship in the higher BMI group. Results suggest that letter writing improved body image regardless of condition (p < 0.001). The self-compassion exercise promoted more adaptive body image (p = 0.007) and self-compassion (p = 0.013) than one control condition for those with high WBI. Results suggest that self-compassion can be helpful in ameliorating negative body image for females of all sizes, and that levels of WBI may alter the effect of body image 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».