Southern California Asian Americans and the Obesity Epidemic: A Qualitative Study to Improve Understanding and Cultural Competence
Notice bibliographique
Résumé
Background Obesity continues to be a public health concern in the United States, yet limited research exists on the impact of obesity and weight gain among Asian Americans.Purpose The purpose of this study was to illuminate the lived realities and physical, mental, and social impacts of obesity on overweight and obese Asian Americans in Southern California.Methods A basic qualitative exploratory approach was used. Twenty-five participants were interviewed, leveraging a protocol derived from the health belief model (HBM).Results Six themes highlight obesity’s impact among Asian Americans in Southern California: physical and mental health disadvantages, motivation and consistency, taboo nature of being overweight or obese, model minority misnomer, cultural incongruence, and perception of BMI as an outdated measure.Discussion Findings reveal obesity’s impact among Asian Americans to be complex, linked to both internal and external factors, and suggest that this population is as important as others when discussing obesity prevention.Translation to Health Education Practice Health Educators and health professions need to improve their understanding of the complexities and impact obesity has among Asian Americans and increase cultural competence to develop more responsive obesity and weight interventions and Health Education content.A AJHE Self-Study quiz is online for this article via the SHAPE America Online Institute (SAOI) http://portal.shapeamerica.org/trn-Webinars
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».