Adverse environments: Investigating local variation in child growth
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic and life history approaches to child growth are centered on the relationship between the organism and its environment. However, defining and operationalizing the concept of environment is challenging, in light of the multiple variables that influence growth. Moreover, the concept of adaptation as it applies to child growth is seldom considered in the developed country context. This paper presents a study of children living in three neighborhoods in the City of Hamilton, Ontario, Canada. Two of the communities are considered adverse environments on the basis of low socioeconomic status, and their inner city, industrial location. In contrast to children living in the higher socioeconomic status area, children in these adverse environments display negative growth indicators, i.e., somewhat constrained linear growth in one and risk for overweight and obesity in both. Although both these inner city neighborhoods constitute adverse environments, they differ in ways that have a significant impact on children's growth. We argue for a definition of "adverse environment" that is broadly based, incorporating a range of physical, social, and temporal factors that are highly localized and sensitive to community-level influences on growth and health. As well, we consider whether higher prevalence of overweight and obesity is adaptive in any way to these adverse environments and conclude that they are more likely to be deleterious than adaptive in either the long or short term.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».