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Enregistrement W4387692416 · doi:10.1111/obr.13642

Changing the global obesity narrative to recognize and reduce weight stigma: A position statement from the World Obesity Federation

2023· review· en· W4387692416 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensCanadian Obesity NetworkUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésPosition statementStigma (botany)ObesityNarrativeStatement (logic)Social stigmaWeight stigmaPosition (finance)Russian federationPolitical scienceMedicineOverweightPsychologyEnvironmental healthSociologyPsychiatryFamily medicineBusinessInternal medicineRegional scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weight stigma, defined as pervasive misconceptions and stereotypes associated with higher body weight, is both a social determinant of health and a human rights issue. It is imperative to consider how weight stigma may be impeding health promotion efforts on a global scale. The World Obesity Federation (WOF) convened a global working group of practitioners, researchers, policymakers, youth advocates, and individuals with lived experience of obesity to consider the ways that global obesity narratives may contribute to weight stigma. Specifically, the working group focused on how overall obesity narratives, food and physical activity narratives, and scientific and public-facing language may contribute to weight stigma. The impact of weight stigma across the lifespan was also considered. Taking a global perspective, nine recommendations resulted from this work for global health research and health promotion efforts that can help to reduce harmful obesity narratives, both inside and outside health contexts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,007

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,292 · 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