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Enregistrement W4411251048 · doi:10.1177/02601060251345675

Is it couture or a sickness: A narrative review on eating disorder behaviors in fashion models

2025· review· en· W4411251048 sur OpenAlexaff
R Paoli, Sanjeev Sockalingam, Mario Di Fiorino, Carrol Zhou

Notice bibliographique

RevueNutrition and Health · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of TorontoNorth York General HospitalCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePsychologyEating disordersFeeding behaviorDevelopmental psychologyMedicinePsychiatryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundThe modeling industry idealizes extremely low body mass, which may lead to the development of eating disorders (EDs) in models.AimsThis review examines the impact this has on model body habitus, disordered eating behaviors and ED diagnoses in models, and the mental health of fashion models.MethodsIn February 2023, search terms "fashion models" and "eating disorders" were used on PubMed, EBSCO, Embase, Scopus, Research Gate, Springer Access, Science Gate, and Google Scholar. Published peer-reviewed studies were included. Exclusion criteria included non-English articles, case studies, non-peer-reviewed articles, and non-relevant studies. Nineteen papers were selected and categorized into three subtopics: Physical characteristics of models, unhealthy weight control behaviors in modeling, and ED diagnoses in models.ResultsModels have significantly lower body mass index than controls and many engage in dysfunctional eating. There is mixed evidence on whether models have higher rates of EDs than non-models, though studies show a significantly higher rate of subclinical ED behaviors in models.ConclusionThere is likely an increased risk of subclinical disordered eating behaviors in models. Couture manufacturers need to reflect on how it can protect the health of the professionals who popularize their products.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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