Developing Questionnaire Items for Assessing Gender- and Body -Inclusive Body Ideals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Body image research has traditionally been in the heteronormative binary-gender paradigm with an exclusive focus on thin- and muscular-body ideals. Consequently, the field is criticized for its lack of inclusivity and diversity. To incorporate gender- and body-inclusive research, a measurement that is applicable to all gender and body type is needed. Purpose: To develop measurement items that assess gender- and body-inclusive body ideals. Methods: This study consisted of three stages: 1) item generation based on literature and existing items, 2) item refinement via focus group discussion (~30 min) with four graduate students at the researchers’ institution and a subsequent thematic analysis, and 3) item face validation by two experts at the researchers’ institution. Results/findings: Two items were generated and refined based on stage 2) and 3). The main item reads, “Thinking about your ideal body, which of the following would best describe it?” Response options include: “Thin (low body fat/slender)”, “Slim-thick (slim-curvy/ hourglass figure/slim/dad bod)”, “Fat (larger all around/plus-size model figure/voluptuous-curvy/bulky/paunchy dad bod)”, ‘”Lean-muscular (toned figure)”, “Bulky-muscular (prominent muscles/ bodybuilder figure)”, “No preference”, “Do not know”, “Prefer not to answer”, and “None of the above”. Conclusions: The items developed via this work will help identify various body ideals without classifying respondents into traditional binary gender constructs or making assumptions about normalized body ideal standards. Not only can the items be used in body image research, but they may also serve as a valuable tool for predicting exercise/sports participation in relation to body image regardless of gender and body type.
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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».