MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2743054786 · doi:10.1177/0884533617718471

Resources for the Provision of Nutrition Support to Children in Educational Environments

2017· article· en· W2743054786 sur OpenAlexaff
Mandy L. Corrigan, Shirley Huang, Ann Weaver, David Keeler, Katina Rahe, Jane Balint, Michelle M. Martí, Brandis Goodman, Traci Nagy, Victoria DeLano, Betty Bond

Notice bibliographique

RevueNutrition in Clinical Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensLibrary of Parliament
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeneral partnershipNursingPsychological interventionHealth careNutrition EducationMedical educationGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of nutrition support outside of institutional settings has contributed to maintaining the health, well-being, and nutrition status of many medically complex children. As these children grow and enter educational settings, there is a need for awareness of the care that these children require for nutrition support therapy. This document is designed to raise awareness to these needs, provide best practice educational resources for those involved in the supervision or provision of nutrition support to children in an educational environment, and promote safe and effective care. Care of children requiring nutrition support is an ongoing and shared partnership among the educational team, medical team, homecare team, and parents/caregivers. Care is individualized to the specific child and may include provision of nutrition support therapy while in the school setting, maintenance of a nutrition access device, and monitoring to safely prevent or act on signs of potential complications. Suggested roles and responsibilities of those involved with nutrition support care are discussed; however, all interventions and routine care must be in accordance with physician's orders, school nurse privileges and competencies, and state and local regulations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,014

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,384 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutrition in Clinical PracticeMême sujetChild Nutrition and Feeding IssuesTravaux en français237 207