Women's reactions to body positivity posts vary by posters' race and body size
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle