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Enregistrement W2612410035 · doi:10.15581/021.6681

Determinantes de la elección de alimentos: estudio comparativo entre España y el resto de la Unión Europea

2017· article· es· W2612410035 sur OpenAlexaff
Beatriz Muriel Holgado, Miguel Ángel Martínez‐González, Mike Gibney, John Kearney, J. Alfredo Martínéz

Notice bibliographique

RevueRevista de medicina de la Universidad de Navarra · 2017
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Comparar los factores que influyen en la elección de alimentos entre España y el resto de los países de la Unión Europea, centrándose especialmente en las diferencias en personas de la tercera edad.
 
 Métodos: El estudio se llevó a cabo sobre 14.331 individuos de edad igual o superior a los 15 años, de modo que incluyera una muestra representativa de aproximadamente 1000 adultos de cada uno de los 15 países de la UE. La muestra se seleccionó mediante un procedimiento multietápico, y se aplicaron cuotas para asegurar que fuera nacionalmente representativa. Los datos se analizaron mediante tablas de contingencia aplicando la ji-cuadrado de Pearson para las variables medidas en escala nominal o la ji-cuadrado de tendencia lineal cuando podría asumirse una escala ordinal.
 
 Resultados: La búsqueda de una dieta sana a la hora de elegir un alimento era una motivación más importante en el resto de países de Europa que en España (52,1%) que en el resto de Europa (40,5%). Estas diferencias resultaron más pronunciadas entre personas de la tercera edad. El tratar de elegir una dieta sana fue mencionado por el 31,5% entre los españoles encuestados, mientras que para el resto de los europeos fue del 34,5%.
 
 Conclusiones: El precio de los alimentos se percibe como una barrera más importante en España que en otros países europeos. El desarrollo de estrategias para educar en la elección de alimentos en España es necesario especialmente entre individuos mayores de 65 años.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,404 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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