The importance of weight discrimination for people with obesity has been highlighted by research which has found that more than 40% of those living with obesity have experienced weight discrimination. Evidence suggests that weight bias among obese individuals puts their health at risk more than health issues caused by obesity itself. Although bias, stigma, and discrimination towards individuals living with obesity are factors that make it difficult for them to lose weight, weight bias and stigma among healthcare professionals are common, causing individuals living with obesity to avoid treatment and potentially exacerbating obesity-related health issues. The concept that one's own efforts matter contributes to stigma, discrimination, and bias. This issue will be more frequent among primary care providers treating individuals living with obesity; thus, it is important to acknowledge the issues of bias, stigma, and discrimination towards individuals living with obesity and to seek out solutions. In this review, I will discuss the concept of weight bias, stigma, and discrimination, the problems they cause, and seek solutions to weight prejudice, stigma, and discrimination.
Purpose: This study aimed to identify factors (biological, psychological, interpersonal, and contextual factors) associated with the weight bias internalization of the Korean girls in early adolescence. Methods: This study used a cross-sectional design. Data was collected from 233 girls aged 12~14 years with a self-reported questionnaire. With multiple regression analysis, the factors associated with the weight bias internalization of the girls in early adolescence were analyzed. Results: Of psychosocial factors, fear to fat (anti-fat attitude) (β=.43, p<.001) was associated with the weight bias internalization of the girls in early adolescence. In addition, attachment with teachers (β=-.11, p=.029) of an interpersonal factor and perceived socio-cultural pressure regarding weight control (β=.34, p<.001) of a contextual factor were associated with the weight bias internalization of the girls in early adolescence. Conclusion: For releasing the weight bias internalization of the girls in early adolescence, decreasing anti-fat attitude and socio-cultural pressure regarding weight control should be primarily required through social efforts including community and school based interventions.
진동타입기에 의해 시공되는 말뚝 해석을 위해 해석기법을 개발하고 진동타입기의 사하중 크기 변화에 따른 해석결과를 분석하였다. 주면마찰에 대한 하중전이곡선은 사하중이 감소함에 따라 연직하향으로 이동하는 결과를 보였다. 사하중이 감소함에 따라 주면마찰에 대한 하중전이곡선의 형상은 점점 뚜렷한 코일 형상을 띄었다. 선단저항의 크기는 사하중의 크기에 큰 영향을 받지 않음을 알 수 있었으며 선단저항에 대한 하중전이곡선의 형상은 주면마찰에 대한 하중전이곡선에서와 마찬가지로 사하중이 감소함에 따라 점점 뚜렷한 코일 형상을 띔을 알 수 있었다. 사하중이 증가함에 따라 연직변위도 크게 계산되었으며 시간에 따른 연직변위의 형상에 있어서는 사하중이 감소함에 따라 마루와 골이 점점 뚜렷해지는 파형을 보였다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the obesity stress, weight bias and health care on Body Mass Index (BMI) in soldiers of non-combat area and to provide data for improving the quality of their life. Methods: This research involved 165 soldiers working in non-combat area. Data collection was conducted from November 1 to 20, 2015. Statistical analysis of the collected data were t-test and ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$ method post hoc analysis, Pearson's correlation coefficients, and multiple liner regression using IBM SPSS 22.0. Results: The mean score of obesity stress was moderate ($19.05{\pm}5.28$). The mean score of weight bias was 69.03 and health care was 2.41 points. There are a positive correlation between obesity stress and BMI (r=.19, p<.05). Weight bias (r=-.19, p<.01) and health care (r=-.26, p<.01) among the subjects had negative correlations with BMI. In a multiple liner regression, obesity stress (${\beta}=.18$, p<.05), health care (${\beta}=-.18$, p<.05) were associated with BMI. Conclusion: Based on the findings that obesity stress and health care influence BMI, there is a need to control stress and to properly set proper guidelines on health care for soldiers.
No, Gun-hyo;Hong, Yong-hee;Park, Jin-ho;Jhee, Ho-jin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권7호
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pp.81-90
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2018
In this paper, reducing lense Vignetting effect and adaptive learning rate method are proposed to complement Scribner's neural network for nuc algorithm which is the effective algorithm in statistic SBNUC algorithm. Proposed reducing vignetting effect method is updated weight and bias each differently using different cost function. Proposed adaptive learning rate for updating weight and bias is using sobel edge detection method, which has good result for boundary condition of image. The ordinary statistic SBNUC algorithm has problem to compensate lense vignetting effect, because statistic algorithm is updated weight and bias by using gradient descent method, so it should not be effective for global weight problem same like, lense vignetting effect. We employ the proposed methods to Scribner's neural network method(NNM) and Torres's reducing ghosting correction for neural network nuc algorithm(improved NNM), and apply it to real-infrared detector image stream. The result of proposed algorithm shows that it has 10dB higher PSNR and 1.5 times faster convergence speed then the improved NNM Algorithm.
Titanium nitride films have been prepared on various substrates (silicon wafer, HSS) by cathode arc ion plating process to measure microhardness, adhesion and wear-resistant behaviors by changing the substrate bias voltages (0∼-300V), thickness and roughness. Microhardnesses were measured by micro vickers hardness tester, the adhesion strengths were evaluated by acoustic signals through the scratch test with incremental applied load. As the substrate bias voltages were increased, the {111} orientation was predominant, the microhardnesses and adhesion strengths of tool steel were observed to be stronger than those of without subatrate bias voltage. Adhesion strengths of the substrate bias were 4-7 times higher than those of without the substrate bias, confirmed by SEM with EDX. Wear resistances were used pin-on-disk tribotester and TiN costing reduced the abrasive wear. As the substrate bias was increased, the weight loss and the friction coefficient was decreased.
협업 필터링(CF, Collaborative Filtering)은 추천을 수행하기 위해 필요한 비용(시간/공간 복잡도 등)이 현실 데이터에 적용하기에는 한계가 있다. 평점 빈도 가중치 기반의 Baseline Predictor(RFWBP, Rating Frequency Weight-based Baseline Predictor)는 정확도가 기존의 방법과 근사하며, 비용을 크게 줄일 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 그러나 효율성을 고려해 RFWBP만 사용할 경우, 1)학습을 수행하지 않기 때문에 발생되는 오차를 감소시킬 수 없고, 2)적합한 추천 목록을 작성하기 위한 조건이 없기 때문에 모두 추천했다. 본 논문은, 제시된 문제를 해결하기 위한 BBP(Bias-Based Predictor)를 제안한다. BBP는 Bias를 보정하여 오차의 범위를 감소시킴으로써 1)을 해결했고, 선호에 적합한 추천 목록 작성을 위한 몇 가지 Case를 정하고, 추천 목록을 구성함으로써 2)를 해결하였다.
In this study, we investigate the effects of the weight function in the bounded influence regression quantile (BIRQ) estimator for the AR(1) model with additive outliers. In order to down-weight the outliers of X-axis, the Mallows' (1973) weight function has been commonly used in the BIRQ estimator. However, in our Monte Carlo study, the BIRQ estimator using the Tukey's bisquare weight function shows less MSE and bias than that of using the Mallows' weight function or Huber's weight function.
표본조사에서 가중치는 설계 단계와 분석 단계에서 만들어지고 부여될 수 있다. 설계 단계의 가중치는 추출확률이나 응답률 등과 같은 표본 데이터 획득 지표에 관련되어 있고 분석 단계의 가중치는 모집단 수치나 다른 보조 변수정보 등과 같은 외적인 정보와 관련되어 있다. 그리고 최종가중치는 설계 단계의 가중치와 분석 단계의 가중치의 곱으로 만들어진다. 이 논문에서는 분석 단계에서 부여되는 가중치에 초점을 맞추어 가중평균으로 모평균을 추정할 때 가중평균에 포함된 가중치가 모평균 추론에 미치는 영향을 고찰하였다. 유한모집단에서 각 조사단위에 조사변수와 가중치가 쌍으로 있고 표본추출확률이 균등한 경우를 가정하였다. 이러한 조건에서 가중평균의 편향과 평균제곱오차를 구하여 가중평균은 모평균의 편향 추정량임을 보였고, 편향의 방향과 크기는 조사변수와 가중치의 상관관계로 설명할 수 있음을 보였다. 즉, 만일 가중치와 조사변수가 양의 상관관계가 있으면 가중평균은 모평균을 과대 추정하게 되고, 만일 음의 상관관계가 있으면 모평균을 과소 추정하게 된다. 그리고 두 변수의 상관계수가 크면 편향은 증가한다. 가중평균에 대한 이론적인 수식 유도와 함께 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 검토하기 위하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험에서는 상관계수가 -0.2과 0.6사이에 있는 9개의 가중치를 생성하였고, 표본수는 100부터 400까지 고려하여 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 구하였다. 하나의 결과로써 상관계수가 0.55이고 표본수가 400인 경우에 가중평균의 편향의 제곱이 평균제곱오차에서 차지하는 비율은 무려 82%에 이르는 것으로 나타났는데, 이는 가중평균의 편향이 어떤 경우에는 매우 심각할 수도 있음을 보여주는 것이다.
Estimates of genetic correlation between direct and maternal effects for weaning weight of beef cattle are often negative in field data. The biological existence of this genetic antagonism has been the point at issue. Some researchers perceived such negative estimate to be an artifact from poor modeling. Recent studies on sources affecting the genetic correlation estimates are reviewed in this article. They focus on heterogeneity of the correlation by sex, selection bias caused from selective reporting, selection bias caused from splitting data by sex, sire by year interaction variance, and sire misidentification and inbreeding depression as factors contributing sire by year interaction variance. A biological justification of the genetic antagonism is also discussed. It is proposed to include the direct-maternal genetic covariance in the analytical models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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