Beyond thinness: The contribution of muscularity-oriented disordered eating to clinical impairment across cultures
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».