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Enregistrement W2042668768 · doi:10.2105/ajph.2015.302552

The Health at Every Size Paradigm and Obesity: Missing Empirical Evidence May Help Push the Reframing Obesity Debate Forward

2015· article· en· W2042668768 sur OpenAlexafffund
Tarra L. Penney, Sara Kirk

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPublic healthCognitive reframingObesityContext (archaeology)Stigma (botany)Weight stigmaMedicineGerontologyEnvironmental healthPsychologyOverweightSocial psychologyPsychiatryPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Health at Every Size (HAES) approach has been proposed to address weight bias and stigma in individuals living with obesity, and more recently articulated as a promising public health approach beyond the prevailing focus on weight status as a health outcome. The purpose of this article is to examine our understanding of HAES within the context of public health approaches to obesity, and to present strengths and limitations of the available evidence. Advancing our understanding of HAES from a public health perspective requires us to move beyond an ideological debate and give greater attention to the need for empirical studies across a range of populations. Only then can the value of HAES, as a weight-neutral, public health approach for the prevention of obesity and other chronic diseases, be fully understood.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,041
Communication savante0,0090,033
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0090,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations127
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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