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Enregistrement W2277417140 · doi:10.1177/156482650402500303

Ecuadorian Andean Women's Nutrition Varies with Age and Socioeconomic Status

2004· article· en· W2277417140 sur OpenAlexaff
Barbara Macdonald, Timothy Johns, Katherine Gray‐Donald, Olivier Receveur

Notice bibliographique

RevueFood and Nutrition Bulletin · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMicronutrientAnthropometryContext (archaeology)Environmental healthMalnutritionMedicineAgricultureRiboflavinDemographyGerontologyGeographyPopulationBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An agricultural project in Highland Ecuador provided a model context to better understand the nutrition of rural women. The adequacy of women's nutrition and the strength of associations with age and socioeconomic status were studied in 104 rural households over four rounds (two seasons) during the 1995-1996 agricultural year using a cross-sectional with repeated-measures design. Women were at high risk for micronutrient deficiencies (calcium, iron, riboflavin, and vitamin B12) due to low intakes of animal products. Two distinct constructs representing socioeconomic status were identified: modern lifestyle and farming wealth. In multivariate models, farming wealth was associated with quality of women's diet (animal protein adjusted for energy, p = 0.01). Diet quality, in turn, was positively associated with anthropometric status (p = 0.02). Women over the age of 50 weighed approximately 3.7 kg less than younger women and consumed less energy (300 kcal) and micronutrients (p < 0.05). Age was positively associated with respiratory morbidity (p = 0.01). These findings, while directly relevant to a specific context, suggest the need for cross-cultural studies to identify the extent of, and factors contributing to, the risk of nutritional inadequacy in postreproductive women in developing countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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