Weight bias among students and employees in university settings: an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Weight bias and stigmatization are highly prevalent in modern society, especially in educational settings, such as universities. Despite extensive documentation of the adverse consequences on students’ daily functioning and psychological health, there is limited literature regarding factors associated with weight bias and its extent in Quebec universities. Objectives This exploratory study aims to assess the prevalence of weight bias and experiences of weight-related stigmatization, as well as to examine their associations with gender, psychological health problems, and status (students or employees) in a college environment in the province of Quebec. Methods Participants were recruited via their university emails. A total of 292 students and 129 university employees participated in an online survey distributed via the secure REDCap platform. The following data was collected: sociodemographic information, status (students or employees), body weight, experiences of stigma, and prejudice towards people living with a higher weight (Fat Phobia Scale; FPS). Results Approximately half of the respondents reported experiencing weight-related stigma (44.7%), and half indicated holding prejudice towards overweight people (51.1%), with a moderate rate of bias according to the FPS (3.25). Experience of weight-related stigma was found to be associated with gender (X 2 = 7.88, p = 0.019), and a higher prevalence of psychological health problems (X 2 = 9.41, p = 0.002), while having prejudice was associated with gender, with men scoring higher at the FPS (F = 7.64, p = 0.006), but not with the status (student or employee). The regression model identified significant effects of status [F(4, 347) = 2.856, p = 0.005] and the interaction between gender and status [F(4, 347) = -2.326, p = 0.021] on the FPS scores. Conclusions Various factors are associated with the experience of weight bias and stigmatization towards people with higher weight in the college population. Campaigns to prevent and reduce weight-related bias should be aimed specifically at staff members as well as students. Future research should examine weight bias internalization as a mediator between self-perceived weight and prejudice.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».