Future research in weight bias: What next?
Notice bibliographique
Résumé
The 2015 Canadian Weight Bias Summit disseminated the newest research advances and brought together 40 experts, stakeholders, and policy makers in various disciplines in health, education, and public policy to identify future research directions in weight bias. In this paper we aim to share the results of the Summit as well as encourage international and interdisciplinary research collaborations in weight bias reduction. Consensus emerged on six research areas that warrant further investigation in weight bias: costs, causes, measurement, qualitative research and lived experience, interventions, and learning from other models of discrimination. These discussions highlighted three key lessons that were informed by the Summit, namely: language matters, the voices of people living with obesity should be incorporated, and interdisciplinary stakeholders should be included.
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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 | 0,062 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».