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Enregistrement W2099252165 · doi:10.21831/medikora.v0i2.4819

TINGGI BADAN ANAK DITINJAU DARI SEGIFAKTOR GENETIK DAN LINGKUNGAN(Studi Antropologi Ragawi Pada Suku Batak Toba)

2015· article· id· W2099252165 sur OpenAlexaff
Jon Piter Sinaga

Notice bibliographique

RevueMEDIKORA · 2015
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perbedaan tinggi badan dipengaruhi sifat sifat genetik dan perkembangannya dipengaruhifaktor lingkungannya. Penelitian ini menjelaskaninteraksi faktor genetik dan lingkungan melaluiperbandingan genetis tinggi badan kedua orangtua anak dan analisis lingkungan sosial-ekonomi,anak yang tinggal di daerah pedesaan dan daerahperkotaan.Populasi penelitian anak dan orang tua yangtinggal di daerah pedesaan meliputi DesaAdiankoting, Desa Banuarea, Desa Horisan yangterletak di Kabupaten Tapanuli Utara dan anakyang tinggal di daerah perkotaan meliputiKampung Kristen dan Martoba yang terletak diKotamadya Pematang Siantar, kedua daerahpenelitian tersebut di wilayah Provinsi SumateraUtara. Sifat-sifat genetis tinggi badan ditentukanmelalui sifat heritabilitas (h^) dan polimorfismegenetis (Pg) serta pengaruh lingkungannyaditunjukkan melalui derajat (kekuatan)ekosensitivitas. Sampel penelitian terdiri dari 200anak yang belajar di Sekolah Dasar (SD) berusiaantara usia 8-10 tahun dan masih memilikikedua orang tua kandung berusia < 45 tahun,100 anak dari pedesaan dan 100 anak dariperkotaan. Dari 100 anak di pedesaan, terdiri darigrup anak laki-laki 47 orang dengan orangtuanya dan 53 anak perempuan dengan orangtuanya, di daerah perkotaan 100 anak, terdiridari grup anak laki-laki 46 orang dengan orangtuanya dan 54 anak perempuan dengan orangtuanya. Tinggi badan anak dan kedua orangtuanya diukur dengan antropometer dan untukmengeleminasi perbedaan usia, jenis kelamin dandata antropmetri ditetapkan dengan Z-skor padatiap-tiap grup. Lingkungan sosial-ekonomidiperoleh melalui teknik wawancara langsung,hasilnya ditetapkan melalui besarnya derajatekosensitivitas lingkungan dari Status Sosial-Ekonomi (SSE) dari Pelayanan Kesehatan Anak(PKA), Pola Makan Anak (PMA), dan Aktifitas FisikAnak (AFA). Penelitian berlangsung selama 4bulan, dilakukan disekolah anak-anak dandengan mealukan kunjungan ke rumah-rumahorang tua anak. Data antropometri dan kuesionerdianalisis dengan menggunakan uji regressilinear, uji analisis j a l u r guna mengetahui korelasidan uji diskriminan dengan tingkat signifikansi p< 0,05.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,003

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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