A Complex Disease with Complex Discourse: Exploring the Online Messaging of Two Canadian Obesity Charities and the Implications for Weight Stigma
Notice bibliographique
Résumé
Researchers warn that sizeism and weight stigma can prevent individuals from seeking health care, increase feelings of depression, and even contribute to weight gain and the worsening of negative health behaviours (Chrisler and Barney 2017; O’Hara and Gregg 2006; Puhl and Heuer 2009; 2010; Tomiyama 2014). The motivation for this study relates to a broader social problem of weight stigma and is premised upon evidence that suggests that stigmatizing content precipitates poor perceptions of obese individuals (Frederick et al. 2020; Puhl and Heuer 2010). Drawing upon the concept of biopedagogy, this case study qualitatively analyzes the online messages produced by two prominent obesity organizations in Canada (Harwood 2009; Rail 2012). Specifically, this study asks, how do obesity organizations frame and define obesity? How does the organizational context contribute to the framing of obesity-related messages? How do these organizations reproduce or challenge weight stigma? Multiple and competing message frames were observed, reflecting different paradigms of obesity discourse. In light of Obesity Canada’s goal to end weight bias, the framing of obesity as a disease is interpreted as an attempt to resolve the individual blame attached to obesity (Ata et al. 2018; Puhl and Heuer 2010). In contrast, the Childhood Obesity Foundation emphasizes parental responsibility and lifestyle change, upholding individualistic and oversimplistic explanations of obesity (O’Hara and Gregg 2006; Salas 2015). While this study draws upon past research about obesity discourse and weight stigma, it is the first of its kind to explore the online messaging of two Canadian obesity organizations.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».