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Enregistrement W4409012114 · doi:10.1016/j.eatbeh.2025.101973

Beyond thinness: The contribution of muscularity-oriented disordered eating to clinical impairment across cultures

2025· article· en· W4409012114 sur OpenAlexaffabout
Lisa Y Zhu, Taylor N. Breddy, Reza N. Sahlan, Kerstin K. Blomquist, Lindsay P. Bodell

Notice bibliographique

RevueEating Behaviors · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesFurman University
Mots-clésPsychologyDisordered eatingDevelopmental psychologyEating disordersClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscularity-oriented disordered eating (MODE) has been linked to negative outcomes, even when controlling for thinness-oriented disordered eating; however, its contribution to clinical impairment across demographic groups remains understudied. This study examined whether MODE independently contributes to clinical impairment while accounting for cognitive restraint, restricting, and purging, and whether this relationship differs by gender and country. Female (n = 1575) and male (n = 906) students from Canada, the United States, and Iran completed self-report measures of MODE, thinness-oriented disordered eating, and clinical impairment. Hierarchical multiple regressions were conducted with gender and country as moderators. Analyses were pre-registered on Open Science Framework. The addition of MODE to the model significantly accounted for 11 % of unique variance in clinical impairment. No significant moderation effects of gender and country were found. Results suggest that across women and men from both Western and non-Western cultural contexts, the unique aspects of MODE are associated with disruptions in daily functioning in multiple domains. These findings challenge the belief that dieting for muscularity is inherently beneficial for well-being. More clinical attention on MODE is warranted, such as targeted prevention and treatment efforts that address MODE specifically, rather than conceptualizing it as an extension of thinness-oriented 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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,390 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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