CALORIE COUNTING APPLICATION FEEDBACK: POTENTIAL IMPACT ON THE TEENAGE FEMALE PSYCHE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
From an early age, girls are surrounded by a desire to be thin. Because of this, eating disorders are a growing epidemic. Technology has been infused into the dietary world, enabling people to diet by themselves as long as Wi-Fi is present. Caloric input applications (apps that count calories) (CCA) have become the efficient way to monitor dietary choices. CCAs use feedback to alert users of proper caloric intake. It was hypothesized that if a diet that ranged between 800-1200 calories a day was entered into a CCA, then feedback generated would be more positive as compared to negative. During three weeks, the dietary choices of the principle investigator (P.I.) were entered into two CCAs. Three dietary profiles were used to simulate the eating habits of an adolescent female. Caloric intake was tracked three times a day and feedback was collected. A certified psychologist classified the feedback. It was determined that there was a relationship between calories entered into the app and the type of feedback generated. Future studies should focus on the development of a CCA that focuses more on when the user is eating rather than calories.Dès l’enfance, les filles sont entourées des messages leur incitant d’un désir d’être minces. En conséquence, les troubles du comportement alimentaire sont devenus une épidémie croissante. La technologie a pénétré le monde diététique, permettant aux gens de suivre un régime eux-mêmes là où le WiFi est présent. Des applications d’apport caloriques (les apps qui calculent des calories) (ACC) sont devenues une façon efficace de controller des choix diététiques. Les ACCs font des observations par rapport à l’information qui a été saisie afin de proposer aux utilisateurs des choix correspondant à une consommation calorique appropriée. L’hypothèse projetée a été le suivant : si un régime comportant entre 800-1200 calories par jour a été saisie dans un ACC, les observations générées par l’app seraient plus positif que négatif. Au cours de trois semaines, l’enquêteur principal (E.P.) a enregistré ses choix diététiques dans deux ACCs. Trois distincts profils diététiques ont été programmés afin de simuler les habitudes alimentaires d’une adolescente. La consommation calorique a été surveillée trois fois par jour et une collecte d’information rassemblée. Un psychologue certifié a analysé la collecte d’information. Il a été conclu qu’il y avait une relation directe entre la saisie des calories dans l’app et les observations correspondent généré par ceci. Des études futures devraient se concentrer sur le développement d’un ACC qui se concentre plus sur l’heure pendant lequel l’utilisateur saisie les données (c’est-à-dire, le moment quand l’utilisateur mange) plutôt que le calcul des calories.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle