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Enregistrement W2623424204 · doi:10.1111/1467-9566.12593

Women, weight, poverty and menopause: understanding health practices in a context of chronic disease prevention

2017· article· en· W2623424204 sur OpenAlexafffundabout
Mélisa Audet, Alex Dumas, Rachelle Binette, Isabelle J. Dionne

Notice bibliographique

RevueSociology of Health & Illness · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPovertyMenopauseContext (archaeology)GerontologyMedicineChronic diseaseEnvironmental healthFamily medicineGeographyEconomic growthEndocrinologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socioeconomic inequalities in health persist despite major investments in illness prevention campaigns and universal healthcare systems. In this context, the increased risks of chronic diseases of specific sub-groups of vulnerable populations should be further investigated. The objective of this qualitative study is to examine the interaction between socioeconomic status (SES) and body weight in order to understand underprivileged women's increased vulnerability to chronic diseases after menopause. By drawing specifically on Pierre Bourdieu's sociocultural theory of practice, 20 semi-structured interviews were conducted from May to December of 2013 to investigate the health practices of clinically overweight, postmenopausal women living an underprivileged life in Canada. Findings emphasise that poor life conditions undermine personal investment in preventive health and weight loss, showing the importance for policy makers to bring stronger consideration on upstream determinants of health.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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