Overview: <scp>B</scp>ellagio <scp>C</scp>onference on <scp>P</scp>rogram and <scp>P</scp>olicy <scp>O</scp>ptions for <scp>P</scp>reventing <scp>O</scp>besity in the <scp>L</scp>ow‐ and <scp>M</scp>iddle‐<scp>I</scp>ncome <scp>C</scp>ountries
Notice bibliographique
Résumé
The Bellagio 'Conference on Program and Policy Options for Preventing Obesity in the Low- and Middle-Income Countries' (LMICs) was organized to pull together the current. We need not reiterate the importance of this topic or the speed of change in eating, drinking and moving facing us across the globe. The conference emerges from need to significantly step up the policies and programs to reduce obesity by learning from some current examples of best practice and strengthening the role of the academic and civil society players in translating global evidence and experience into action at the national level. There is also a need to empower the younger generation of scholars and activists in these countries to carry on this effort. The meeting was also timely because a number of funding agencies in the United States, Canada and the UK, at least, are beginning to focus attention on this topic. This set of papers provides not only examples of existing best practice but also a road map ahead for LMICs in the various areas of action needed to reduce obesity across LMICs. The meeting highlighted critical barriers to implementation that have blocked many initiatives.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,329 | 0,189 |
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 ».