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Enregistrement W2273182539 · doi:10.1016/j.acap.2016.01.003

Association Between Meat and Meat-Alternative Consumption and Iron Stores in Early Childhood

2016· article· en· W2273182539 sur OpenAlexafffund
Kelly Cox, Patricia C. Parkin, Laura N. Anderson, Yang Chen, Catherine S. Birken, Jonathon L. Maguire, Colin Macarthur, Cornelia M. Borkhoff, Kawsari Abdullah, Imaan Bayoumi, Catherine S. Birken, Sarah Carsley, Yang Chen, Mikael Katz-Lavigne, Kanthi Kavikondala, Christine Koroshegyi, Christine Kowal, Grace Jieun Lee, Dalah Mason, Jessica Omand, Navindra Persaud, Meta van den Heuvel, Peter Wong, Weeda Zabih, Jillian Baker, Tony Barozzino, Joey Bonifacio, Douglas M. Campbell, Sohail Cheema, Brian Chisamore, Karoon Danayan, Paul Das, Mary Beth Derocher, Anh Do, Michael W. Dorey, Sloane Freeman, Keewai Fung, Charlie Guiang, Curtis Handford, Hailey Hatch, Sheila Jacobson, Tara Kiran, Holly Knowles, Bruce Kwok, Sheila Lakhoo, Margarita Lam-Antoniades, Eddy Lau, Fok‐Han Leung, Jennifer Loo, Sarah Mahmoud, Rosemary Moodie, Julia Morinis, Sharon Naymark, Patricia Neelands, James S. Owen, Michael Peer, Marty Perlmutar, Andrew Pinto, Michelle Porepa, Nasreen Ramji, Noor Ramji, Alana Rosenthal, Janet Saunderson, Rahul Saxena, Michael Sgro, Susan Shepherd, Barbara Smiltnieks, Carolyn Taylor, Thea Weisdors, Sheila Wijayasinghe, Ethel Ying, Elizabeth Young, Mark Feldman, Moshe Ipp, Kathleen Abreo, Dharma Dalwadi, Tarandeep Malhi, Antoinetta Pugliese, Megan Smith, Laurie Thompson

Notice bibliographique

RevueAcademic Pediatrics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioCentre for Global Health ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesSick Kids FoundationCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenInstitute of Human Development, Child and Youth HealthSt. Michael's Hospital Foundation
Mots-clésConsumption (sociology)Association (psychology)Food scienceEnvironmental healthMedicinePsychologyChemistryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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