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Enregistrement W2067052280 · doi:10.3148/64.4.2003.181

<i>Diet, Obesity and Education</i>in Three Age Groups of Saskatchewan Women

2003· article· en· W2067052280 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kristyn Hall, Alison M. Stephen, Bruce Reeder, Nazeem Muhajarine, Gail Lasiuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésSocioeconomic statusObesityMedicineDemographyGerontologyAge groupsPopulationHealth educationEnvironmental healthPublic healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on relationships between socioeconomic status and Canadians' diet is limited. The current study investigated differences by education in dietary variables shown to be related to obesity; it included three age groups of Saskatchewan women who participated in the 1992 to 1993 Heart Health Intervention Evaluation baseline study. Multistage sampling was used to select randomly from the Saskatchewan Health Insurance Registration File. The overall response rate was 42.6%; a sample representative of the general Saskatchewan population was obtained. Three-day estimated food records and demographic information from 396 women aged 18 to 74 years were subdivided into three age categories: 18 to 34 years, 35 to 54 years, and 55 to 74 years. For the 18- to 34-year group, obesity was significantly more prevalent with lower education; trends were similar for the older age groups. Under-reporting of energy intake (indicated by an energy intake:basal metabolic rate ratio of <1.1) was related to obesity but not to education. The greatest differences in diet between educational groups were observed in the 18- to 34-year group; fewer differences existed in the 35- to 54-year group, and none in the 55- to 74-year group. Health promotion efforts need to be targeted appropriately, and based on differences in dietary intakes by socioeconomic group. Research should help promote an understanding of the reasons for differences in diet by socioeconomic status.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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