Fit for Whom? Gendered Impacts of the Fit Ideal on Body Image and Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Societal body ideals are shifting from thinness for women and muscularity for men to a unified “fit ideal” that emphasizes both leanness and muscle mass across genders. This study tested a revised tripartite influence model, and employed the Fit-Ideal Internalizatfion Test, in a sample of 288 Australian adults ( M age = 22.7; 31% men). Path analysis examined links among social media pressure, fit-ideal internalization, appearance comparison, body dissatisfaction, compulsive exercise, and muscularity-oriented eating (e.g., ingestion of high levels of protein). Results showed that fit-ideal internalization directly predicted compulsive exercise and muscularity-oriented eating in both men and women and mediated the influence of social media pressure on these behaviors. In women only, both internalization and appearance comparison mediated the link between social media pressure and body dissatisfaction, and body dissatisfaction and peer pressure directly predicted muscularity-oriented eating. Although men and women internalized the fit ideal to a similar degree, their behavioral outcomes differed, indicating gender-specific pathways. These findings highlight the importance of gender-informed, media-literate interventions. Clinicians and educators should tailor strategies to the distinct social pressures identified, while recognizing overlap. Public health campaigns and policies must promote inclusive messaging that disrupts the progression from fit-ideal internalization to body dissatisfaction, disordered eating, and compulsive exercise across genders.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».