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Enregistrement W2789642427 · doi:10.3148/cjdpr-2018-005

Awareness of Omega-3 Fatty Acids and Possible Health Effects among Young Adults

2018· article· en· W2789642427 sur OpenAlexafffundvenue
Kaitlin Roke, Jodi Rattner, Paula Brauer, David M. Mutch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Guelph
Mots-clésLogistic regressionDescriptive statisticsCLARITYYoung adultMedicineFocus groupPsychologyEnvironmental healthGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To assess awareness of omega-3 fatty acids (FAs) and their possible health effects among young adults. Methods: An online survey was deployed to young adults. Questionnaire development involved identification of topic areas by content experts and adaptation of questions from previous consumer surveys. Focus groups and cognitive interviews ensured face validity, feasibility, and clarity of survey questions. Degrees of awareness and self-reported consumption were assessed by descriptive statistics and associations by Cochran’s Q tests, Pearson’s χ2tests, Z-tests, and logistic regression. Results: Of the 834 survey completers (aged 18–25 years), more respondents recognized the abbreviations EPA (∼51%) and DHA (∼66%) relative to ALA (∼40%; P ≤ 0.01). Most respondents (∼83%) recognized that EPA and DHA have been linked to heart and brain health. Respondents who used academic/reputable sources, healthcare professionals, and/or social media to obtain nutritional information were more likely to report awareness of these health effects (P ≤ 0.01). Finally, 48% of respondents reported purchasing or consuming omega-3 foods, while 21% reported taking omega-3 supplements. Conclusions: This baseline survey suggests a high level of awareness of some aspects of omega-3 fats and health in a sample of young adults, and social media has become a prominent source of nutrition and health information.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,354 · 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'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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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