Developing risk factor profiles for anorexia and bulimia nervosa in young adults
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has shown that weight concerns begin at a very early age. Marchi and Cohen (1990) found that a significant number of young children had levels of eating disorder symptoms high enough to be of concern. They also found that children were at risk of showing parallel problems in later childhood and adolescence. As well it has been shown that an estimated 2% to 3% of post pubertal girls and women suffer from eating disorders, and an additional 5% to 10% may have "subclinical" eating disorders. In an attempt to develop a profile of those individuals at risk for developing an eating disorder (anorexia nervosa or bulimia nervosa), 625 male and female undergraduate students from the University of Manitoba were given a number of questionnaires relating to family environment, self-esteem, depression, sex-role identification, body shape and eating attitudes and behaviors. Logistic regression procedures were used with three eating disorder measures in an attempt to determine the most succinct model for predicting correlates of risk for developing an eating disorder. Results indicated university attending females were at greater risk for developing an eating disorder than university attending males, however, males were also susceptible. Variables significant to each of the three measures varied, as did the predictive power (chi-square value) of each model. Variables such as self-esteem were more directly related to eating disorder outcome than variables such as age. Body shape dissatisfaction was highly correlated with eating disorders, and had both a mediating and moderating effect depending on the outcome measure used.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».