Application of the Embodiment Model of Positive Body Image and Physical Activity: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Positive body image (PBI) is a multidimensional construct, comprised of various facets including but not limited to body acceptance and body appreciation (Tylka and Wood-Barcalow, 2015b). Positive body image likely protects against negative physical and mental health and well-being (Tylka and Wood-Barcalow, 2015b). Menzel and Levine (2011) proposed that embodying physical activities (PA) contribute to PBI directly, as well as indirectly through increased embodiment and reduced self-objectification. Consistent with this model, this longitudinal study investigated if embodying PA affects PBI (body appreciation) through increased embodiment and decreased self-objectification. Two waves of data, separated by 6 months, were collected. Participants (recruited through Qualtrics) were 440 adults, 18+ years of age (range 18-85 years), of which 238 (54%) identified as male. They completed demographic information (e.g., age, gender) and measures of body appreciation, embodiment, self-objectification, and embodied PA. We investigated the total indirect effect (with bootstrapping) of two mediators (embodiment and self-objectification) on the relationship between embodying PA and body appreciation using AMOS. The direct effect of total embodying PA on body appreciation was nonsignificant. Serial mediation did occur, where embodying PA led to increases in embodiment (b = .10, [.01, .12], p = .057), decreases in self-objectification (b = .31, [.23, .39], p < .001) and increases in body appreciation (b = -.21, [-.32, -.08], p = .009). This study provides one of the first longitudinal tests of the embodiment model. Future research should experimentally test the embodiment model in a sample of men and women across the lifespan.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».