Predictors of support for anti-weight discrimination policies among Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Weight discrimination of individuals with overweight or obesity is associated with adverse mental and physical health. Weight discrimination is prevalent in many sectors such as within workplaces, where individuals with overweight and obesity are denied the same opportunities as individuals with lower weight status, regardless of performance or experience. The purpose of this study was to understand the Canadian public's support or opposition of anti-weight discrimination policies and predictors of support. It was hypothesized that Canadians will show support of anti-weight discrimination policies to some extent. Methods: = 923, 50.76% women, 74.4% White) who responded to an online survey assessing weight bias and support of twelve anti-weight discrimination policies related to societal policies (e.g., implementing laws preventing weight discrimination) and employment-related policies (e.g., making it illegal to not hire someone due to their weight). Participants completed the Causes of Obesity Questionnaire (COB), the Anti-Fat Attitudes Questionnaire (AFA) and the Modified Weight Bias Internalization Scale (WBIS-M). Multiple logistic regressions were used to determine predictors of policy support. Results: Support for policies ranged from 31.3% to 76.9%, with employment anti-discrimination policies obtaining greater support than societal policies. Identifying as White and a woman, being over the age of 45 and having a higher BMI were associated with an increased likelihood of supporting anti-weight discrimination policies. There were no differences between the level of support associated with attributing obesity to behavioral or non-behavioral causes. Explicit weight bias was associated with a reduced likelihood of supporting 8/12 policies. Weight Bias Internalization was associated with an increased likelihood of supporting all societal policies but none of the employment policies. Conclusions: Support for anti-weight discrimination policies exists among Canadian adults, and explicit weight bias is associated with a lower likelihood of supporting these policies. These results highlight the need for education on the prevalence and perils of weight discrimination which may urge policy makers to consider weight bias as a form of discrimination that must be addressed. More research on potential implementation of anti-weight discrimination policies in Canada is warranted.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».