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Enregistrement W2143260452 · doi:10.1093/jpepsy/jss037

Generation of Immigration and Body Mass Index in Canadian Youth

2012· article· en· W2143260452 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth Quon, Jennifer J. McGrath, Marie‐Hélène Roy‐Gagnon

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Psychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAcculturationBody mass indexImmigrationDemographyFirst generationPsychologyPopulationGeneration RGerontologyLongitudinal studyMedicineGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the role of acculturation, as measured by generational status, on body mass index (BMI) in a sample of Canadian youth. METHODS: Population-based data from the National Longitudinal Survey of Children and Youth were used. Participants were divided into 2 age ranges: children aged 6-11 years (n = 14,287) and adolescents aged 12-17 years (n = 12,155). Youth were classified into one of five generations of immigration: first-generation, second-generation, mixed-generation, third-generation, and Aboriginal. Parent- and self-report height and weight were used to calculate BMI Z-scores. RESULTS: Generation of immigration was significantly related to BMI Z-score in both childhood and adolescence. First-generation immigrants had more weight gain compared to other groups during adolescence, but not during childhood. CONCLUSIONS: Acculturation, as measured by generation of immigration, is an important predictor of BMI in Canadian children and adolescents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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