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Enregistrement W2061005502 · doi:10.3148/71.3.2010.146

Dice, Golf Balls, and CDs: Assumptions About Portion Size Measurement Aids

2010· article· en· W2061005502 sur OpenAlexafffundvenue
Geoff D.C. Ball, Alinda Friedman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiceComputer scienceStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Portion size measurement aids (PSMAs) are used extensively by dietitians. In this cross-sectional, descriptive study, we explored the degree of consistency and concordance between measured and putative volumes of selected household and sport-related PSMAs that are commonly used for nutrition education and dietary assessment. METHODS: An online search of portion size resources yielded several governmental and academic descriptions of household PMSAs (e.g., a compact disc, a nine-volt battery) and sport-related PMSAs (e.g., a golf ball) and their purported dimensions. The spherical items were purchased locally and measured using electronic digital calipers; measurements were then converted to volumes, in millilitres. RESULTS: Overall, we observed a high degree of heterogeneity in how different educational resources related sport-related PSMAs to portion sizes of food. The mean percentage of error between the measured and putative volumes of PSMAs varied considerably. CONCLUSIONS: Our findings indicate that the inaccurate use of PSMAs can lead to systematic bias in nutrition education and misreporting of dietary intake during dietary assessment. Dietitians should exercise caution when using PSMAs because these may not reflect the true portion size they are meant to represent.

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)0,172
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,561
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1720,561
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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