Weight Bias: Trends Among the Canadian Public and Relationships with Physical Activity and Sedentary Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Weight bias is a social justice issue in Canada. It is perpetuated by negative attitudes about individuals with obesity and about the causes of obesity. Research on the association between explicit and internalized weight bias and physical activity and sedentary behaviour is limited, especially among population-based samples. Data on weight bias internalization (WBI) and beliefs about the causes of obesity among Canadians is also lacking. \nObjectives: The primary objectives of this study were to describe the level of WBI among Canadians and describe how Canadians attribute obesity to different causes; and to examine the relationships between weight bias and physical activity and sedentary behaviour. \nMethods: A sample of Canadian adults (N = 942; 51% female; mean body mass index [BMI]= 27.3 ± 6.7 kg/m2) completed an online survey. Questionnaires included the Anti-Fat Attitudes Questionnaire, Modified Weight Bias Internalization Scale, Causes of Obesity Questionnaire, International Physical Activity Questionnaire, and the Sedentary Behavior Questionnaire. \nResults: WBI scores (3.38 ± 1.58) were higher among females and individuals with higher BMIs (p < 0.001 for all). Participants mainly endorsed behavioural causes of obesity. WBI was associated with more weekly hours of sedentary behaviour (B = 0.85, p < .001). Explicit weight bias was associated with more weekly minutes of vigorous physical activity (B = 12.87, p < .05). \nConclusions: This study highlights WBI as a problem that is associated with adverse health behaviours among all individuals across the weight spectrum. Future research should investigate the longitudinal impact of weight bias on health behaviours.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».