Body Weight Perceptions Among Youth From 6 Countries and Associations With Social Media Use: Findings From the International Food Policy Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Body dissatisfaction is associated with poor psychological and physical health, particularly among young people. However, limited data exist on body size perceptions across countries and factors associated with dissatisfaction. OBJECTIVE: This study examined dissatisfaction prevalence and associations with sociodemographics and social media use among youth in 6 countries. DESIGN: Repeat cross-sectional national online surveys were conducted as part of the 2019 and 2020 International Food Policy Study Youth Survey. PARTICIPANTS: The sample included 21 277 youth aged 10 to 17 years from Australia, Canada, Chile, Mexico, the United Kingdom, and the United States. Youth were recruited to complete the online survey through parents/guardians enrolled in the Nielsen Consumer Insights Global Panel and their partners' panels. MAIN OUTCOME MEASURES: Figural drawing scales assessed self-perceived and ideal body images, with differences between scales representing body dissatisfaction. STATISTICAL ANALYSES PERFORMED: Multinomial logistic regression models examined differences in body dissatisfaction by country, and associations with sociodemographics and either social media screen time or platforms used, including 2-way interactions with country. RESULTS: Overall, approximately 45% of youth reported the same perceived and ideal body sizes, whereas 35% were "larger than ideal" (from 33% in Canada and Australia to 42% in Chile) and 20% were "thinner than ideal" (from 15% in Chile to 22% in Mexico). Greater social media screen time was associated with a higher likelihood of moderate-severe dissatisfaction for being "thinner than ideal" and at least mild dissatisfaction for being "larger than ideal" (P < .003 for all contrasts), with greater dissatisfaction among users of YouTube and Snapchat than nonusers (P ≤ .005 for both contrasts). Modest differences in body dissatisfaction between countries were observed for age, ethnicity, body mass index, and weight-based teasing. CONCLUSIONS: Body dissatisfaction is prevalent among youth across diverse countries. These findings highlight the need to promote healthy body image in youth, particularly among social media users.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».