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Enregistrement W4393907263 · doi:10.21742/ijaner.2023.8.1.01

Health Championing of University Women Seeking Help from Eating Disorders

2023· article· en· W4393907263 sur OpenAlexafffundabout
Kathryn Weaver

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Nursing Education and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSocial supportPsychologyTypologyEating disordersCoping (psychology)NarrativeQualitative researchClinical psychologySocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eating disorders among university students can impede health and academic success.Social support may help improve symptoms.A mixed methods design was used to explore the meaning of social support in a non-clinical sample of female university students who selfidentified as having issues with food or eating.Quantitative responses from 142 students enrolled in three universities in Eastern Canada were examined for eating attitudes, coping ability, and social support behaviours.From this sample, a subset of 22 women completed qualitative semi-structured interviews.Narrative analysis confirmed that women lacking readily accessible social support were more likely to have a high level of concern about body weight or eating behaviours.A typology of support-seeking behaviours was constructed based on health championing, a proactive process for achieving health and well-being.While lack of health championing fostered the concealment of illness, recovery was enhanced when women's self-championing efforts were mirrored by support from connected others.This finding may inform the design of an appropriate support intervention.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,419 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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