Le stigma lié au poids au sein du couple et la compulsion alimentaire
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a examiné l’effet du stigma lié au poids perpétré au sein du couple sur la compulsion alimentaire des 2 partenaires via l’effet médiateur des émotions négatives, tout en tenant compte de la présence de surpoids/obésité chez la femme (n = 58 couples). Les résultats ont montré que chez les couples où la femme présente un surpoids/obésité, le stigma lié au poids vécu par la femme est associé à la présence de compulsion alimentaire via les émotions négatives qu’elle ressent à l’égard de son partenaire alors que chez les couples où la femme ne présente pas de surpoids/obésité, le stigma lié au poids vécu par la femme n’est pas associé à ses émotions négatives, ni à sa compulsion alimentaire. Chez l’homme, le patron inverse est observé. Le stigma lié au poids vécu par l’homme, en couple avec une femme en surpoids/obésité, n’est pas associé à ses émotions négatives ni à sa compulsion alimentaire, alors que ces associations sont significatives lorsque l’homme est en couple avec une femme sans surpoids/obésité. Ces résultats font ressortir le processus différencié de la réponse au stigma lié au poids au sein des couples selon la présence de surpoids/obésité chez la femme.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".