Reimagining Public Engagement in Eating Disorders Research
Notice bibliographique
Résumé
A review and bibliometric analysis on the last five decades of eating disorders (EDs) research by Lee and Chi (2025) reports a generally weak connection between public attention and academic citations. The authors suggest a few potential reasons for this phenomenon, including that public interest may not reflect long-term scientific value. We use a public health policy perspective to offer an alternate argument: that public attention and engagement, alongside scientific rigor, are necessary to move the ED field forward and generate substantive policy change. We discuss how research topics that resonate with the public, such as less commonly represented EDs or EDs among under-represented populations, can lead to decreases in stigma and support the early identification of symptoms among the population. Drawing on the ideas of strategic science, we stress the importance of intentionally linking academic work to policy by conducting research that is relevant to decision-makers as well as the broader public, working within multi- and trans-disciplinary teams, and training researchers, especially those in early career positions, on how to conduct policy-relevant research. The synergism of public engagement with research and scientific impact can be a powerful force for moving the ED field forward.
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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 | 0,418 | 0,644 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,064 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,054 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».