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Enregistrement W2090381830 · doi:10.3148/65.2.2004.81

<i>Food Habits of Canadians:</i> Food Sources of Nutrients for the Adolescent Sample

2004· article· en· W2090381830 sur OpenAlexaffvenueabout
Sandy Phillips, Linda Jacobs Starkey, Katherine Gray‐Donald

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientEnvironmental healthNutrient densityObesityAdded sugarSugarFood groupMedicineEnergy densityFood scienceSample (material)GerontologyBiologyChemistryEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescents need good nutrition, both to grow to their full potential and to decrease their risk of obesity and chronic diseases in adolescence and later life. The Food Habits of Canadians study provides data on the important food sources of energy and nutrients in a sample of Canadian teenagers. One 24-hour recall was obtained for 178 teenagers living in households participating in a national survey of 1,543 adults. Foods were categorized into 51 groups, and ranked according to contribution of key nutrients, energy, and fibre. Top contributors to energy and other nutrients included foods of low nutrient density (cakes/cookies/pastries, carbonated beverages, sugars/jams/syrups, and salty snacks). A high intake of nutrient-poor foods, particularly high-sugar beverages, is a concern for this sample of Canadian teenagers.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,350
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations35
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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