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Enregistrement W2012885445 · doi:10.3402/ijch.v69i1.17387

Inuit dietary patterns in modern Greenland

2010· article· en· W2012885445 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Bjerregaard, Charlotte Jeppesen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationNormativeGeographyPopulationStratumDemographyEnvironmental healthMedicineEcologySociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of the study was to apply two different approaches of dietary pattern definition to data from Greenland and to analyse the contemporary dietary patterns of the Inuit in Greenland in relation to urbanization and socio-economic positions. STUDY DESIGN: Cross-sectional population survey. METHODS: A total of 2,247 Inuit aged 18+ from 15 towns and villages in West Greenland (25% of all communities) were interviewed about their diet as part of a general health survey. A 67-item Food Frequency Questionnaire (FFQ) with portion sizes was used as the survey instrument. The analyses were based on 2,026 individuals who reported realistic daily energy intakes. Dietary patterns were determined by two different methods: a factor-cum-cluster analysis, and a normative approach based on adherence to dietary recommendations. RESULTS: The 2 approaches resulted in 6 respective and 5 partly overlapping dietary patterns. The distribution of patterns varied significantly according to age, gender, urbanization and socio-economic position. A healthy diet was most often reported by women aged 35+, who lived in towns and who belonged to the upper social stratum; an unhealthy diet was reported by young men and women irrespective of urbanization or social position; and a traditional diet was reported increasingly with age, among village residents and by hunters/fishermen and their families. CONCLUSIONS: The two methodological approaches gave comparable results. The normative approach can be extended to other data sets and its results are directly applicable to dietary intervention, while the data-driven approach can identify novel patterns but is tied to the actual data set.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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