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Record W616925492 · doi:10.71781/18204

Le rôle du sentiment d’efficacité personnelle, de l’insatisfaction corporelle et de l’alexithymie dans l’étiologie et le maintien des troubles des conduites alimentaires

2010· dissertation· fr· W616925492 on OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Couture

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicPsychosomatic Disorders and Their Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La forte prévalence des troubles des conduites alimentaires (TCA) chez les jeunes femmes et les faibles taux de rémission suite à un traitement ont encouragé les chercheurs à mieux comprendre les facteurs impliqués dans ce trouble mental. L’un des premiers modèles à mettre l’emphase sur des traits de personnalité associés au développement d’un TCA a été proposé par Hilde Bruch (1962, 1973, 1978) et a toujours une grande influence dans la recherche actuelle. Le modèle de Bruch inclue trois facteurs, soit l’insatisfaction corporelle, l’inefficacité et la conscience intéroceptive. Le but de cette thèse est d’apporter un support empirique au modèle de Bruch. En se basant sur une revue extensive des écrits scientifiques, cette thèse vise aussi à déterminer si deux facteurs reliés, soit l’alexithymie et le sentiment d’efficacité personnelle face à l’adoption de conduites alimentaires saines, améliorent la précision du modèle dans la prédiction de symptômes de TCA. Pour répondre empiriquement à cette question, il était d’abord nécessaire de disposer d’un questionnaire évaluant le sentiment d’efficacité personnelle en lien avec les conduites alimentaires qui peut être utilisé dans tout le spectre de présentation des TCA. Ainsi, le Eating Disorder Self-Efficacy Questionnaire (EDRSQ) a été adapté en français et ses propriétés psychométriques ont été évaluées. Une analyse factorielle confirmatoire a révélé une structure bi-factorielle, soit le sentiment d’efficacité personnelle en lien avec l’insatisfaction corporelle et avec l’adoption d’une alimentation normative. Chaque échelle a démontré une bonne fiabilité ainsi qu’une validité de construit cohérente avec la théorie. Par la suite, la capacité des facteurs proposés par Bruch à prédire les symptômes de TCA a été évaluée et comparée à des adaptations du modèle découlant des écrits. Au total, 203 étudiantes de premier cycle universitaire ont complété les versions validées en français du Eating Disorder Inventory 2, du Eating Attitudes Test, et du Toronto Alexithymia Scale en plus du EDRSQ. Les résultats montrent que le modèle de Bruch explique 46% de la variance des symptômes de TCA. Alors que l’insatisfaction corporelle et la conscience intéroceptive démontrent chacun une contribution importante dans la prédiction des symptômes de TCA, il a été démontré que l’inefficacité présente seulement une contribution spécifique négligeable. Le modèle de Bruch est amélioré par la substitution de l’inefficacité par le sentiment d’efficacité personnelle tel que mesuré par le EDRSQ; le modèle explique alors 64% de la variance des symptômes de TCA. Finalement, cette étude démontre que l’alexithymie n’a pas de contribution spécifique dans la prédiction des symptômes de TCA. Ainsi, la combinaison d’une faible conscience intéroceptive, de l’insatisfaction corporelle et d’un faible sentiment d’efficacité personnelle en lien avec les conduites alimentaires est fortement associée aux symptômes de TCA dans un échantillon non-clinique de jeunes femmes. Finalement, les implications conceptuelles et cliniques de ces résultats sont discutées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.327
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
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