<scp>INFORMAS</scp> (<scp>I</scp>nternational <scp>N</scp>etwork for <scp>F</scp>ood and <scp>O</scp>besity/non‐communicable diseases <scp>R</scp>esearch, <scp>M</scp>onitoring and <scp>A</scp>ction <scp>S</scp>upport): overview and key principles
Notice bibliographique
Résumé
Non-communicable diseases (NCDs) dominate disease burdens globally and poor nutrition increasingly contributes to this global burden. Comprehensive monitoring of food environments, and evaluation of the impact of public and private sector policies on food environments is needed to strengthen accountability systems to reduce NCDs. The International Network for Food and Obesity/NCDs Research, Monitoring and Action Support (INFORMAS) is a global network of public-interest organizations and researchers that aims to monitor, benchmark and support public and private sector actions to create healthy food environments and reduce obesity, NCDs and their related inequalities. The INFORMAS framework includes two 'process' modules, that monitor the policies and actions of the public and private sectors, seven 'impact' modules that monitor the key characteristics of food environments and three 'outcome' modules that monitor dietary quality, risk factors and NCD morbidity and mortality. Monitoring frameworks and indicators have been developed for 10 modules to provide consistency, but allowing for stepwise approaches ('minimal', 'expanded', 'optimal') to data collection and analysis. INFORMAS data will enable benchmarking of food environments between countries, and monitoring of progress over time within countries. Through monitoring and benchmarking, INFORMAS will strengthen the accountability systems needed to help reduce the burden of obesity, NCDs and their related inequalities.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,381 | 0,230 |
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 ».