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Enregistrement W4387133838 · doi:10.22541/au.169590424.43417772/v1

The relationships between body-related emotion intolerance and restrictive eating as a function of multidimensional perfectionism

2023· preprint· en· W4387133838 sur OpenAlexaff
Danika A. Quesnel, Shauna Solomon‐Krakus, Amanda A. Uliaszek, Catherine M. Sabiston

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectionism (psychology)PsychologyContext (archaeology)PsychopathologyEating disordersClinical psychologyVulnerability (computing)Developmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Emotion intolerance and perfectionism are two maintaining mechanisms to eating disorder psychopathology. However, it is unclear how these mechanisms relate to one another. This study explored whether perfectionism is a vulnerability factor for facets of restrictive eating in the context of body-related emotions. Methods: Female undergraduate students ( N =148) completed questionnaires assessing baseline levels of self-critical perfectionism and personal standards perfectionism. Participants then engaged in an ecological momentary assessment protocol where body-related emotion intolerance and restrictive eating facets (cognitive restraint and behavioural restriction) were assessed over 10 consecutive days. Multi-level modeling and simple slopes analysis were used to explore these moderated relationships. Results: Based on the analyses, both self-critical and personal standards perfectionism dimensions interacted with body-related emotion intolerance to predict increases in restrictive eating facets. Conclusion: These findings indicate that personal standards perfectionism, though conceptualized as the less maladaptive dimension of perfectionism, should not be ignored in eating disorder conceptualizations and treatments. Recommendations are provided on how to refine treatment targets to be more attuned with situations that elicit body-related emotion intolerance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,325
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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