Women's reactions to body positivity posts vary by posters' race and body size
Notice bibliographique
Résumé
The online body positivity movement focuses on representing and supporting those with marginalized bodies, particularly fat women and women of color. Despite the popularity of body-positive posts on Instagram, no research has examined how the race and body size of women featured in the posts affects users’ reactions. Across four experiments (total n = 2113), young women (aged 18-30) in the U.S. were randomly assigned to rate a body positivity Instagram post featuring either a Black or White model who was either fat or thin. Study 1 indicated participants preferred body positivity posts featuring women with marginalized bodies (i.e., Black and/or fat). We replicated these findings with a new sample (Study 2), a new set of images (Study 3), and with a sample of Black and White women to examine the effects of participant race on reactions to the posts (Study 4). Results suggested that in the context of body positivity posts, women preferred posts featuring women with marginalized bodies over posts featuring thin, White women. Despite the proliferation of anti-Black and anti-fat attitudes in online spaces, these studies suggest women prefer to see body positivity posts that center women with marginalized bodies. • In body positivity faux Instagram posts, young women preferred to see images of Black and/or fat women over images of thin, White women. • Posts featuring thin, White women were better received when the caption was focused on body inclusivity compared to self-acceptance. • Young Black women showed similar preferences after viewing images of thin, Black models as they did for images of fat models. • Across four studies, women showed a preference for body positivity faux Instagram posts that featured marginalized 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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».