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Enregistrement W4417033349 · doi:10.1038/s41366-025-01975-3

Results of the 2024 International Weight Bias Summit: Establishing future research directions in the field

2025· article· en· W4417033349 sur OpenAlexafffund
Marilou Côté, Vida Forouhar, Sabrina Sacco, Manuela González González, Aurélie Baillot, Mary S. Himmelstein, Brad Hussey, Angela C. Incollingo Rodriguez, Taniya S. Nagpal, Sarah Nutter, Ian Patton, Rebecca M. Puhl, Ximena Ramos Salas, Shelly Russell‐Mayhew, Angela S. Alberga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Obesity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensCanadian Obesity NetworkUniversity of CalgaryUniversity of VictoriaUniversité LavalUniversity of AlbertaTD Bank GroupConcordia UniversityUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaObesity CanadaConcordia UniversityCanadian Institutes of Health ResearchUniversité Laval
Mots-clésStigma (botany)Field (mathematics)Work (physics)Weight stigmaMEDLINEBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Weight bias is a social justice issue that manifests in social and health inequities, affecting the lives of millions of individuals globally. Although weight bias research has increased over the last two decades, it remains pervasive, and more work is needed to establish effective strategies to reduce it. The 2024 International Weight Bias Summit aimed to collaboratively identify future research directions for prioritization as well as perceived barriers in the global field of weight bias and stigma. This paper presents the primary findings from the Summit. METHOD: Experts in weight bias (N = 33 researchers, clinicians, representatives of professional/national organizations with interests in weight bias and stigma, and individuals with lived experiences) from across North and Latin America, Europe, and Australia attended the two-day Summit. Attendees participated in semi-structured small group discussions using the Nominal Group Technique (NGT). Notes were collected from all discussions and thematically analyzed to identify the most prominent research directions and barriers that emerged from the Summit. RESULTS: Experts identified six key research directions (presented without hierarchical ranking): (1) consequences of weight bias, (2) conceptual and methodological clarity, (3) diversity in sampling, cultures, and settings, (4) interventions, (5) policy, and (6) implementation science. Three key barriers were also identified in weight bias and stigma research: (1) widespread misconceptions and lack of recognition of weight bias as a legitimate issue, (2) funding challenges, and (3) lack of collaborations and working in silos. CONCLUSION: Experts identified six critical research directions that should be prioritized to advance weight bias and stigma research and drive meaningful progress. Continued international collaboration was recognized as essential to driving this work forward.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,245
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,222
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2450,222
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0040,022
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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