Wellness Initiatives: Benefits and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, the public has become increasingly aware and concerned regarding their susceptibility to common conditions such as obesity and diabetes. Groups of scientists have founded initiatives that harness this desire to stay disease free and have developed public health projects using a large population base. This novel approach relies on a wide volunteer group of individuals who allow themselves to be monitored and studied over a long time period (ranging from a few months to many years). Data based on gene sequencing, sleep cycles, diets, activities, and blood sample analyses are recorded on a regular basis. By following each volunteer participant, whether they progress to disease or remain healthy, scientists hope to find lifestyle characteristics and corresponding microbiomes or genes that are key to living well. Projects such as the 100K Wellness Project, Lake Nona Life Project, and Google's Baseline Study have well-established participant groups and aim to use this information to benefit the greater public and/or to make a profit. Because individuals vary greatly, both in biological composition and lifestyle, data collected from a ranging population may give scientists a more comprehensive data source. These data, in turn, are used to construct a personalized lifestyle plan for customers of wellness companies such as Arivale or similar company models. A customized consultant is assigned to the consumer and will potentially give advice based on monitored parameters. Technology has built another level of data monitoring; as part of the Google Baseline Study, GoogleX has created contact lenses that constantly monitor glucose concentrations and smart trackers that can alert users of imminent heart attacks. Similar technologies such as Samsung's Simband constantly record and transmit information to a larger database, all as part of mass health studies. This recording and transmission of information, however, makes some users uncomfortable about the …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».