What Is the Effect of Attributing Disordered Eating Behaviours to Food Addiction Versus Binge Eating Disorder? An Experimental Study Comparing the Impact on Weight-Based and Mental Illness Stigma
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Food addiction (FA) and binge eating disorder share many overlapping features. Many individuals with binge eating disorder experience stigma; however, less is known about the stigma associated with food addiction. The current study examined the weight-based stigma and mental illness stigma associated with attributing disordered eating behaviours to an FA diagnosis or binge eating disorder diagnosis. Methods: Undergraduate students (N = 177) were randomly assigned to read one of three vignettes (FA, binge eating disorder, or control), all of which described a character experiencing the overlapping features of FA and binge eating disorder; the vignettes differed only regarding the diagnosis to which the eating behaviours were attributed. Participants then completed questionnaires assessing their attitudes towards mental illness and obesity followed by questionnaires assessing their own eating behaviours. Results: There were no significant between-group differences in mental illness stigma or weight-based stigma. Significant differences in stigma were found based on the perceived gender of the vignette character and participants’ own FA and binge eating disorder symptoms. Conclusions: Stigma may not differ based on the diagnosis ascribed to addictive-like eating behaviours. Women may be more stigmatized for addictive-like eating behaviours, and individuals who experience addictive-like eating may be more stigmatizing towards others with these behaviours.
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 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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».