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Enregistrement W2524819926 · doi:10.1155/2016/1416384

Sugar Sweetened Beverage Consumption among Primary School Students: Influence of the Schools’ Vicinity

2016· article· en· W2524819926 sur OpenAlexaff
Alexandre Lebel, Pascale Morin, Éric Robitaille, Benoît Lalonde, Ramona Fratu, Sherri Bisset

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalCanadian Obesity Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusConsumption (sociology)Environmental healthPsychologySocial environmentVariation (astronomy)MedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the research was to explore the associations between the characteristics of schools' vicinity and the risk of sugar sweetened beverage (SSB) consumption in elementary students. Findings exposed an important variation in student's SSB consumption between schools. Schools with a lower socioeconomic status or in a densely built environment tend to have higher proportion of regular SSB drinkers. These characteristics of the school's vicinity partly explained the variation observed between them. We estimated that a student moving to a school with a higher proportion of SSB drinkers may increase his/her chances by 52% of becoming a daily consumer. Important changes in dietary preferences can occur when children are in contact with a new social environment. Findings also support the idea that dietary behaviors among children result from the complex interactions between biological, social, and environmental factors.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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