Welcome from the International Union of Nutritional Sciences
Notice bibliographique
Résumé
As President and Secretary General of the International Union of Nutritional Sciences (IUNS), we welcome and applaud the extensive scholarly work presented in this special issue of Maternal and Child Nutrition produced by the IUNS Task Force on Traditional, Indigenous, and Cultural Food and Nutrition, and for which the IUNS Council has provided support for editorial and publication costs. This issue addresses important concepts of international nutrition that are particularly pertinent with the increasing globalization of the world's food supply and the spectre of climate change that affect biodiversity, food security, and the marginalization of Indigenous and Tribal Peoples. The interlinking aspects of gender roles, biodiversity, and food security are researched and discussed for their impact on nutrition and health within several unique societies in different global regions. The IUNS Task Force has for many years, over three IUNS cycles, systematically addressed ways to understand how local and traditional food of Indigenous and Tribal Peoples contributes to well-being. Many outstanding researchers developed their local teams to collect and analyse data in partnership with the Centre for Indigenous Peoples' Nutrition and Environment (CINE) at McGill University (Canada), the IUNS, and the United Nations' Food and Agriculture Organization (FAO) for publications described in this issue. We wish especially to recognize three esteemed colleagues of the IUNS who contributed to this overall program whom we have lost since the start of the work of the Task Force: Dr Elizabeth Chinwe Okeke (Nigeria), Dr Lois Englberger (Federated States of Micronesia), and Dr Gail Harrison (USA). Their stellar contributions, which are cited in Dr Kuhnlein's article in this publication, are found in the 2009 and 2013 publications from the Task Force. On behalf of the IUNS, we express our appreciation to the Task Force for a fascinating collection of articles that adds more interdisciplinary sparkle to the work of the IUNS. August, 2017
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 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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,151 | 0,158 |
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 ».