Geographic and Demographic Variation in the Prevalence of Overweight Canadian Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the geographic and demographic variation in the prevalence of overweight Canadian children. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: Using BMI data from the 1981 Canada Fitness Survey and the 1996 National Longitudinal Survey of Children and Youth, this study assessed: 1). the prevalence of overweight and obesity among Canadian boys and girls ages 7 to 13 years; 2). secular trends in the prevalence of overweight from 1981 to 1996, by province and adjusted for age and sex; and 3). provincial variation in the prevalence of overweight, before and after adjusting for socioeconomic and demographic characteristics. RESULTS: The prevalence of boys and girls classified as overweight in 1996 was 33% and 26%, respectively. The corresponding figures for obesity were 10% for boys and 9% for girls. Provincial variation was observed with a trend of increasing risk of being overweight from west to east. Socioeconomic status was inversely related to the prevalence of overweight regardless of geographic region. The risk of being overweight was more related to geography (province) than demographic variables (income and family background); however, the effect of secular trends (1981 to 1996) exceeded the effect of geographic or demographic variables. DISCUSSION: The prevalence of childhood overweight and obesity is increasing in all areas of Canada and can be explained only partially by geographic or demographic characteristics.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».