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Enregistrement W4396641581 · doi:10.1002/eat.24224

The ups and downs of self‐criticism and disordered eating: Complementing Paranjothy and Wade's (2024) analysis by considering both trait and state perspectives

2024· article· en· W4396641581 sur OpenAlexaff
Allison C. Kelly, Aleece Katan, David C. Zuroff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraitPsychologyCriticismPsychoanalysisDevelopmental psychologyArtLiteratureComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paranjothy and Wade's (2024) meta-review reveals that individuals higher in the personality trait of self-criticism consistently experience more disordered eating than those lower in the trait. The clinical implications of this meta-review are important in that they suggest current theoretical models and clinical practices in the field of eating disorders should incorporate a greater focus on self-criticism. Building on this exciting contribution, we highlight conceptual, practical, and empirical reasons why the field would benefit from supplementing this research on trait self-criticism with investigations of state self-criticism. We review research showing that self-criticism levels vary not only between individuals, with some people chronically more self-critical than others, but also within a person, with a given individual enacting relatively more self-criticism during some moments and days than others. We then present emerging research showing that these periods of higher-than-usual self-criticism are associated with more disordered eating. Thus, we emphasize the need to explore the factors that give rise to self-critical states in daily life, and review preliminary findings on this topic. We highlight the ways in which research on within-person variations in self-criticism can complement research on trait self-criticism to advance case formulation, prevention, and treatment in the field of eating disorders.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,014
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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