Notice bibliographique
Résumé
On 10 October 2006, BBC Breakfast Television reports that England is now officially the fattest nation in Europe. According to a Health Survey for England, 2003, 23% of English women and 22.2% of English men are obese. An official “fatness map” of the UK demonstrates that the West Midlands has the highest percentage of obese women (as determined by a body mass index over 301) and Yorkshire has the highest percentage of obese men. Later the news notes the alarming rates of eating disorders in Brazil; in a nation where thousands of people die for lack of proper food, others are voluntarily starving, binging and purging to obtain a certain look. The BBC breakfast show also airs an item about new “toy” exercise equipment designed to make children exercise. This equipment is modelled closely on its adult equivalents – treadmills, weight training machines – just smaller in size. When parents were asked why they would invest in such toys, they say they don’t want their children to become fat and unhealthy adults and therefore, they want to teach a healthy lifestyle from early on. While these parents appear well-informed about the importance of exercise, when I open my faculty website I find a special feature on why governmental messages on healthy lifestyle are not reaching their target: the fat and unfit. According to this report, the health messages preach to the already-converted while the couch potatoes stay horizontal unless harsh, negative words like “lazy” are used to hit home the message for the necessity of behavioural change. This “newsflash” does not detail why exactly there is a need for a behavioural change toward more active living. As I gather my mail, I read from the recent IDEA Fitness Journal (a US-based publication for fitness professionals) that medical costs for obese employees are 77% higher than for healthy-weight employees and that obesity-related disabilities cost employers up to $8,720 per claimant per year. It further estimates that obesity accounts for 43% of all healthcare costs by US business on coronary heart disease, type 2 diabetes, hypertension, hypercholesterolemia, stroke, gallbladder disease, osteoarthritis of the knee and endometrial cancer combined. These figures are designed to demonstrate to consumers the need to control obesity levels: being fat is costly and dangerous.2
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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 | 0,017 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,026 |
| Communication savante | 0,019 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 ».