Development of the MapMe intervention body image scales of known weight status for 4–5 and 10–11 year old children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Parents tend to visually assess children to determine their weight status and typically underestimate child body size. A visual tool may aid parents to more accurately assess child weight status and so support strategies to reduce childhood overweight. Body image scales (BIS) are visual images of people ranging from underweight to overweight but none exist for children based on UK criteria. Our aim was to develop sex- and age-specific BIS for children, based on British growth reference (UK90) criteria. Methods: BIS were developed using 3D surface body scans of children, their associated weight status using UK90 criteria from height and weight measurements, and qualitative work with parents and health professionals. Results: Height, weight and 3D body scans were collected (211: 4-5 years; 177: 10-11 years). Overall, 12 qualitative sessions were held with 37 participants. Four BIS (4-5-year-old girls and boys, 10-11-year-old girls and boys) were developed. Conclusions: This study has created the first sex- and age-specific BIS, based on UK90 criteria. The BIS have potential for use in child overweight prevention and management strategies, and in future research. This study also provides a protocol for the development of further BIS appropriate to other age groups and ethnicities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».