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Enregistrement W2165512053

Under-reporting of energy intake in the Canadian Community Health Survey.

2008· article· en· W2165512053 sur OpenAlexaffabout
Didier Garriguet

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensStatistics CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightEnvironmental healthMedicineCommunity healthObesityGerontologyPopulationDemographyPublic health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Under-reporting of food consumption is a recurrent challenge for nutrition surveys. Past research suggests that under-reporting tends to be most pronounced among overweight and obese people. DATA AND METHODS: Data from 16,190 respondents to the 2004 Canadian Community Health Survey (CCHS 2.2)-Nutrition were used to estimate underreporting of food intake for the population aged 12 or older in the 10 provinces. Multiple linear regression models were used to assess the impact of different characteristics on underreporting. RESULTS: Average under-reporting of energy intake was estimated at 10%. Under-reporting was greater among people who were overweight or obese, those who were physically active, adults compared with teenagers, and women compared with men. INTERPRETATION: Under-reporting of energy intake is not random and varies by key health determinants. Awareness of the characteristics associated with under-reporting is important for users of nutrition data from the CCHS 2.2.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,603
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,157 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations84
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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