Examining the effects of implicit and internalized weight bias on physical activity cognitions for women in larger bodies
Notice bibliographique
Résumé
Internalized weight bias occurs when negative perceptions about people in larger bodies are attributed to the self. Women in larger bodies frequently experience and internalize weight bias, which can negatively impact physical activity outcomes. Dual process models suggest that information, like experiences of weight stigma, are processed at two levels: associative and propositional. The purpose of this study was to examine whether internalized weight bias measured at the associative and propositional levels was significantly associated with the tendency to avoid physical activity, the expectation of experiencing weight stigma, and self-regulatory efficacy. Participants (n = 154) were over 18, had a BMI over 25, and self-identified as a woman living in a larger body. Implicit weight bias was measured using a single-category implicit association task, while other variables were measured using validated survey measures. Hierarchical multiple regressions were conducted (step 1: covariates; step 2: implicit weight bias [associative]; step 3: internalized weight bias [propositional]). Both implicit (b = -.285, CI: .13,.44) and internalized weight bias (b = -.205, CI: -.37,-.05) were negatively associated with self-regulatory efficacy in step 3. Contrarily, implicit weight bias was significantly associated with the expectation of experiencing weight stigma (b = .203, CI: -.17,.05) and the tendency to avoid physical activity (b = .148, CI: -.18, 07) in step 2, but became non-significant when internalized weight bias was added in step 3 (b = .737, CI: .62,.85; b = .453, CI: .33,.58). Implicit and internalized weight bias were both associated with physical activity related cognitions. Findings provide insight into factors at the associative and propositional level that may dissuade physical activity participation for women in larger bodies.
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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».