Notice bibliographique
Résumé
Une bonne alimentation peut-elle nous aider à mieux vieillir ? La recherche menée au cours des quarante dernières années nous incite fortement à le croire. En effet, un nombre important de travaux indiquent qu’une alimentation variée et équilibrée favorise le maintien des fonctions physiologiques et contribue à l’autonomie et au bien-être des personnes jusqu’à un âge avancé. Par ailleurs, la grande majorité des désordres observés au cours du vieillissement – l’ostéoporose, le diabète et l’hypertension, par exemple – sont liés à des questions de nutrition. Cet ouvrage se consacre à l’étude de la relation complexe entre alimentation et vieillissement en analysant en détail le profil alimentaire des aînés et leurs besoins nutritionnels. On y présente notamment : les problèmes nutritionnels fréquents chez les personnes âgées, comme la dénutrition, la déshydratation ou la dysphagie ; les notions de base nécessaires à la compréhension des particularités nutritionnelles inhérentes au vieillissement ; les facteurs susceptibles d’influer sur les apports nutritionnels ; l’évaluation nutritionnelle ; les nouvelles recommandations nutritionnelles en ce qui a trait notamment à l’énergie, aux macronutriments, à l’eau, etc. ; le nouveau Guide alimentaire canadien ; les composés alimentaires exerçant des actions importantes sur l’organisme, et un tout nouveau chapitre sur le profil nutritionnel et alimentaire des aînés canadiens et québécois. En somme, ce livre est une véritable référence pour les étudiants en gérontologie et plus largement pour toutes les personnes qui se préoccupent de nutrition liée au vieillissement.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».