MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050056944 · doi:10.1111/j.1559-4572.2008.00012.x

Costs of and Reasons for Obesity

2008· review· en· W2050056944 sur OpenAlexaboutno aff
Maciej Witkoś, Michelle Uttaburanont, Christopher D. Lang, Rohit Arora

Notice bibliographique

RevueJournal of the CardioMetabolic Syndrome · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this literature review was to identify and describe the cost of obesity, the contributing factors, and the use of taxation as a possible method of control of this epidemic in a Canadian setting. A review of the current literature found on the PubMed/MEDLINE services of the National Institutes of Health as well as an analysis of Web content was conducted. The PubMed/MEDLINE search identified 677 articles pertaining to Canada and obesity, 323 articles relating to price policy, 26 articles concerning obesity and taxes, and 29 articles about obesity, Canada, and cost (1964-March 2007). The cost of obesity in Canada has been estimated at $4.3 billion per year, although no yearly figures are available. The contributing factors of obesity in Canada are multivariate, ranging from dietary patterns and physical inactivity to the availability of high-calorie foods at a low cost and greater accessibility. No Canadian studies have been conducted on the use of taxes to curb obesity or evaluating food price elasticity. The available literature suggests that the use of taxes is a viable option to address the issue of obesity in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the CardioMetabolic SyndromeMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207