The information trail of the ‘Freshman 15’—a systematic review of a health myth within the research and popular literature
Notice bibliographique
Résumé
QUESTION: How does health misinformation become part of the American and Canadian vernacular? DATA SOURCES AND SELECTION: Twenty-three databases were searched for articles discussing university freshmen weight gain. Research articles were examined for methodology, number and gender of the participants and weight gain. Popular press articles were reviewed for the types of information published: expert/anecdotal, weight gain, nutrition, exercise, health and alcohol. A timeline of article publication dates was generated. RESULTS: Twenty peer-reviewed, 19 magazine, 146 newspaper, and 141 university newspaper articles were discovered. Appearance of media articles about the 'Freshman 15' mirrored the peer-reviewed articles, yet the information did not reliably depict the research. Research indicated a weight gain of less than five pounds (2.268 kg), while half of the popular press publications claimed a 15-pound (6.804 kg) weight gain. The misinformation was frequently accompanied by information about achieving weight control through diet, exercise, stress reduction and alcohol avoidance. CONCLUSION: Understanding of how the concept of the 'Freshman 15' developed indicates that remediation efforts are needed. Collaborative efforts between health science and academic librarians, faculty and journalists to construct new paradigms for the translation of scientific evidence into information that individuals can use for decisions about health and well-being is suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».