Seven points as an estimate of the smallest subjectively experienced decrease in body satisfaction on a one-item Visual Analogue Scale
Notice bibliographique
Résumé
Visual Analogue Scales (VASs) are very commonly used to measure short-term effects on state body satisfaction, the in-the-moment subjective evaluation of one’s own body. However, VASs lack easily understood metrics for comparing and interpreting the size of different effects, with the result that researchers often conclude that any statistically significant change on these 101-point scales is practically important. In addition to test-retest reliability and construct validity, here we estimate the smallest subjectively experienced difference for a one-item body satisfaction VAS. Seven points of change on the VAS was a useful cut-off for distinguishing participants who subjectively experienced no change ( n = 603) versus those who experienced at least a little decrease in body satisfaction ( n = 301) between two timepoints. With reference specifically to media influences on body satisfaction, we show how the smallest subjectively experienced difference may be used as an easily interpreted effect size metric when comparing and interpreting the size of different effects, as well as determining who is, and who is not, subject to those effects. We highlight how having this metric available to researchers can aid in the exploration and communication of different short-term influences on state body satisfaction. • Visual Analogue Scales (VASs) are often used to measure state body satisfaction. • It is unknown what change on 101-point VASs is meaningful vs. too small to notice. • How many points of change do people experience as “a little less satisfaction”?. • A decrease of ≥ 7 points was likely to be experienced as at least a little less. • 7 points could be used as a yardstick for comparing influences on body satisfaction.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».