Undereating or eliminating overeating?
Notice bibliographique
Résumé
Comments on an article titled Medicare's Search for Effective Obesity Treatments: Diets Are Not the Answer, by Mann et al. The current authors state that on the basis of their review of studies of long-term outcomes of calorie-restricting diets, Mann et al. concluded that dieting does not lead to lasting weight loss. Although this conclusion is hardly new--see Stunkard's (1975, p. 196) famous verdict: "Of those who do lose weight, most will regain it"--it is still valuable in view of recent more optimistic claims that "the success rate for long-term weight loss is closer to 20%" (Fletcher, 2003, p. 822). Mann et al.'s (2007) indictment of dieting as a treatment for obesity seems warranted, but that indictment ought not to extend to efforts to eliminate overeating. No one denies the benefits of exercise, for which Mann et al. (2007) are strong advocates. An exercise regimen, however, does not address overeating tendencies and therefore may be ineffective or even counterproductive (insofar as exercise may "justify" overeating). Further, we must acknowledge that exercise may improve health without necessarily lowering weight. Muscle weighs more than fat does, so losing fat is not necessarily the same as losing weight.
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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 | 0,007 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».