Why Don't You Like That? Examining the Relationship Between Adult Eating Habits, Sensory Preferences, Thinking Patterns, and Age
Notice bibliographique
Résumé
Picky eating is a common behaviour among adults, yet the existing literature focuses primarily on children. Thus, little is known about the mechanisms behind picky eating in an adult population. This study investigated how sensory sensitivity and intuitive eating are related to picky eating among adults without prior diagnosis of an eating disorder. Participants (N = 142; 81.7% female) were recruited via university communication systems to anonymously complete an online survey. The survey included measures of picky eating (Adult Picky Eating Questionnaire), sensory sensitivity (Glasgow Sensory Questionnaire), intuitive eating (Intuitive Eating Scale 2), stress and anxiety (Depression Anxiety and Stress Scale). Positive correlations were identified between picky eating and sensory sensitivity, anxiety, and stress, but not intuitive eating. Follow-up regression analysis revealed that when sensory sensitivity was included in the model other related factors (stress and anxiety) were unable to account for any additional variance in picky eating behaviour. This key finding suggests that sensory sensitivity is a primary factor in the presence and severity of picky eating behaviours among adults. These findings did not significantly differ between groups based on biological sex, age, ethnicity, or time lived in Canada which suggests that picky eating in adulthood is not restricted to a single population. This study expands our understanding of adult picky eating behaviour and makes suggestions for future research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».