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Enregistrement W2226482507

An economic analysis of obesity, health claims, and regulations

2015· dissertation· en· W2226482507 sur OpenAlexfundaboutno aff
Solomon Akowuah

Notice bibliographique

RevueOpen ULeth Scholarship (OPUS) (University of Lethbridge) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaWorld Health Organization
Mots-clésObesityEconomic analysisEnvironmental healthMedicineBusinessPublic economicsEconomicsInternal medicineClassical economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is becoming an increasing cause of concern worldwide. This thesis examines the determinants and prevalence of obesity, and evaluates the potential health-related cost savings associated with the implementation and promotion of the health claim on low-calorie diets and obesity in Canada. Using data from 2004 Canadian community health survey and reviews of medical/nutritional literature, a Multilevel Multinomial Logistic Regression Model and a variation of Cost of illness approach reveal the following. We found that almost two-thirds of Canadians are overweight/obese. We also found that the aged, males, married, people born in America, less educated, physically inactive, and inadequate fruits/vegetable consumers have increased risk of becoming obese. A 5%-10% reduction in caloric intake due to health-information/health-claims results in nontrivial health-related base savings of CAD$2.09 billion with range of CAD$360 million to CAD$4.18 billion. Stronger economic policies such as subsidies/taxes on low-calorie/high-calorie diets could potentially lead to social optimal calorie consumption.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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