Este trabalho apresenta resultados de normas subjectivas de um conjunto de 210 imagens de comida. Este conjunto de imagens foi selecionado a partir de uma base de dados validada a nível internacional – FoodPics (Blechert, Meule, Busch & Ohla, 2014) – originalmente composta por 568 imagens de comida. As imagens foram selecionadas com base em critérios estabelecidos à priori (e.g., reconhecimento do item) e categorizadas em bebidas (e.g., café), cereais (e.g., pão), fruta (e.g., maçãs), doces (e.g., chocolate), refeições (e.g., pasta com molho de tomate), proteínas (e.g., ovos) e vegetais (e.g., brócolos). O nosso principal objetivo foi fornecer uma validação mais completa desta base de estímulos, usando uma amostra de diferente nacionalidade (N = 307 voluntários Portugueses, Midade = 33.67 anos, DP =13.49) e alargar o número de dimensões usadas para avaliar cada uma das imagens. Num questionário online, cada estímulo foi avaliado por um mínimo de 30 participantes, considerando o nível de activação fisiológica, familiaridade, valência, preferência, frequência de consumo, quantidade calórica percebida, salubridade percebida, palatabilidade, desejo/ vontade de comer e grau de transformação percebido. Aqui apresentamos as estatísticas descritivas (médias, desvios padrão, e intervalos de confiança) para cada dimensão, por estímulo e por categoria de comida. Apresentamos ainda as correlações entre as dimensões avaliadas e a comparação entre comida com pouco valor calórico e alto valor calórico, bem como entre comida não-processada e processada. Esta base de estímulos constitui uma ferramenta importante com potencial para investigadores em diferentes campos (e.g., comportamento alimentar, percepção de comida e doenças alimentares).

This work presents subjective rating norms for a set of 210 food images. This image set was selected from a validated database – FoodPics (Blechert et al., 2014) – originally comprising 568 food images. Images were selected based on objective criteria established a priori (e.g., recognizability of the food item) and were categorized as beverages (e.g., coffee), cereals (e.g., bread), fruits (e.g., apples), sweets (e.g., chocolate), meals (e.g., pasta with tomato sauce), proteins (e.g., eggs) and vegetables (e.g., broccolis). Our main goal was to provide further validation to this database, using a sample from a different nationality (N = 307 Portuguese volunteers, MAge = 34.67 years old, SD =13.49) and to extend the number of dimensions used to evaluate each image. In an online survey each stimulus was evaluated by a minimum of 30 participants regarding arousal, familiarity, valence, liking, frequency of consumption, perceived caloric content, perceived healthiness, palatability, caving/ desire to eat and perceived level of transformation. Here we present the descriptive statistics (means, standard deviations, and confidence intervals) for each dimension, per stimulus and per food categories. We also present the correlations between evaluative dimensions, and compare evaluations between low and high calorie foods, as well as between non-processed and processed food. This database constitutes an important tool with potential to researchers of different fields (e.g., eating behavior, food perception and eating disorders).

APA Classification Categories and Codes 3260 Eating Disorders 3900 Consumer Psychology