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Enregistrement W2067791401 · doi:10.1080/07448480903221392

The ‘Freshman 5’: A Meta-Analysis of Weight Gain in the Freshman Year of College

2009· review· en· W2067791401 sur OpenAlexaff
Rachel A. Vella‐Zarb, Frank J. Elgar

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollege healthPsychologyMedical educationMathematics educationMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: (1) To use the available research to estimate the amount of weight gained by college freshman during their first year of college. (2) To identify potential predictors of freshman weight gain. METHODS: A meta-analysis was conducted in November 2008. The analysis focused on articles published in English scientific journals between 1985 and 2008 available on the MEDLINE, Web of Science, and PsycINFO databases and excluded studies of weight change over periods beyond freshman year. RESULTS: Twenty-four studies met the inclusion criteria. Based on a pooled sample of 3,401 cases, mean weight gain was 3.86 (95% confidence intervals [CI] = 3.81-3.91) lbs. Potential contributors to gain were recent dieting, high baseline weight, and psychological stress. CONCLUSIONS: The first year of college is a period of vulnerability for weight problems. Further research is needed to better understand freshman weight gain and devise appropriate prevention strategies based on predictors of gain.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,024
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations385
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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