Characterizing the obesogenic environment: the state of the evidence with directions for future research
Notice bibliographique
Résumé
Despite the explosion of obesogenic environment research within the last decade, consensus on what constitutes the very environment we are trying to measure has not yet been reached. This presents a major challenge towards our understanding of environmental research for obesity, and the development of a desperately needed contextualized evidence base to support action and policies for curbing this epidemic. Specifically, we lack the application of a cohesive definition or framework, which creates the potential for confusion regarding the role of the environment, misinterpretation of research findings and missed opportunities with respect to possible avenues for environmentally based interventions. This scoping review identified primary studies and relevant reviews examining factors related to body mass index, diet and/or physical activity with respect to the obesogenic environment. Using a comprehensive framework for conceptualizing the obesogenic environment, the Analysis Grid for Environments Linked to Obesity (ANGELO), we identified 146 primary studies, published between January 1985 and January 2008, that could be characterized according to the dimensions of ANGELO. Gaps in the literature were clearly identified at the level of the macro-environment, and the political and economic micro-environments, highlighting key areas where further research is warranted if we are to more fully understand the role of the obesogenic environment.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».