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Enregistrement W2131745336 · doi:10.1080/19320248.2014.962772

Food Sharing Practices in Households Receiving Supplemental Foods for the Treatment of Moderate Acute Malnutrition in Ethiopian Children

2015· article· en· W2131745336 sur OpenAlexaff
Crystal D Karakochuk, Tina van den Briel, Derek Stephens, Stanley Zlotkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Hunger & Environmental Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionMedicineEnvironmental healthConsumption (sociology)Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this article is to evaluate food sharing practices in households receiving corn–soya blend (CSB) and ready-to-use supplementary food (RUSF) in southern Ethiopia. Ethiopian children with moderate acute malnutrition from 10 supplementary feeding sites received CSB (1413 kcal/day) or RUSF (500 kcal/day). Data on food sharing and consumption practices were collected from 1125 households via structured questionnaires administered by trained local health professionals after 6 weeks of treatment. CSB was shared among a significantly higher number of family members (1.9 ± 1.0) compared to RUSF (0.1 ± 0.4; P < .001). In only 14% of CSB households, children consumed equal or more than three quarters of the ration, compared to 98% of RUSF households. Only 9% of RUSF households reported food sharing, the majority (86%) of whom were children in the same household under 5 years of age. Comparatively, CSB was shared within the household with a greater number of family members and in greater quantities compared to RUSF. CSB was reported to be widely consumed by all members of the household, whereas RUSF was sparingly shared and only with children under 5 years of age in the household.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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