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Enregistrement W2055781058 · doi:10.1097/phh.0b013e31829d7b7c

Reducing Sodium Across the Board

2013· article· en· W2055781058 sur OpenAlexaboutno aff
June Schuldt, Jessica Lee Levings, Jennifer L. Kahn-Marshall, G.S. Hunt, Kristy Mugavero, Janelle P. Gunn

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Management and Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésProduct (mathematics)Quarter (Canadian coin)BusinessPublic healthProduct categoryMarketingMedicineEnvironmental healthOperations managementNursingEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excess sodium intake can lead to increased blood pressure. Restaurant foods contribute nearly a quarter of the sodium consumed in the American diet. The objective of the pilot project was to develop and implement in collaboration with independent restaurants a tool, the Restaurant Assessment Tool and Evaluation (RATE), to assess efforts to reduce sodium in independent restaurants and measure changes over time in food preparation categories, including menu, cooking techniques, and products. Twelve independent restaurants in Schenectady County, New York, voluntarily participated. From initial assessment to a 6-month follow-up assessment using the RATE, 11 restaurants showed improvement in the cooking category, 9 showed improvement in the menu category, and 7 showed improvement in the product category. Menu analysis conducted by the Schenectady County Health Department staff suggested that reported sodium-reduction strategies might have affected approximately 25% of the restaurant menu items. The findings from this project suggest that a facilitated assessment, such as the RATE, can provide a useful platform for independent restaurant owners and public health practitioners to discuss and encourage sodium reduction. The RATE also provides opportunities to build and strengthen relationships between public health care practitioners and independent restaurant owners, which may help sustain the positive changes made.

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)0,009
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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