Is it couture or a sickness: A narrative review on eating disorder behaviors in fashion models
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».