Comparing Bmi Perception of Self- and Others between Kinesiology and Non-Kinesiology University Students
Notice bibliographique
Résumé
The world is experiencing a concerning global increase in the prevalence of obesity and overweight. During the sixties in the United States, the prevalence rate was approximately 10-15% obese and 25-30% overweight ("Overweight," 2017) whereas more recent data displays rates closer to 30% obese and 70% overweight (NHANES, 2014). European countries (Mikolajczyk, Maxwell, El Ansari, Stock, Petkeviciene, & Guillen-Grima, 2010), Indonesia (Hastuti, Rahmawati, & Suriyanto, 2014), Canada, France, Mexico and Switzerland have also reported increased prevalence rates of obesity and overweight ("Obesity Update," 2017). Due to the health consequences associated with weight gain, research studies have examined prevention and treatment options for the increasing rates, but several options have had limited to no success. Maximova, McGrath, Barnett, O'Loughlin, Paradis, & Lambert (2008) and Stice, Shaw, & Marti (2006) hypothesized technological advancements resulting in more sedentary lifestyles, "normalization" of higher weight, and misperception about weight status were potential factors attributing to the programs' lack of successes. Thus, the present study aimed to further examine one of the potential factors: misperception about weight status. OBJECTIVE: The present study examined: 1) how participants perceived their own weight status, 2) how participants perceived others' weight status, and 3) if kinesiology majoring students could better identify BMI classifications than non-kinesiology majoring students. METHODS: A 49-item questionnaire was sent through e-mail to university students attending Illinois State University and Central College. The questionnaire assessed participants perception of their own weight status by self-reporting height (meters) and weight (kilograms) and by selecting a body-size guide (BSG), developed by Harris, Bradlyn, Coffman, Gunel & Cottrell (2008), representing their current body weight status. Perception of others' weight status was assessed by having participants assign a BMI classification to 10 female and 10 male pictorial, body-size guides (BSG). RESULTS: Data is still being collected. However, the results will be presented using general descriptive analysis and group comparisons for perceptions of self and others' weight status. Participants' BMI will be calculated using the following equation: weight (kg) / height (m2).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».