Aspectos destacados del VII congreso internacional de nutrición vegetariana
Notice bibliographique
Résumé
El VII Congreso Internacional de Nutrición Vegetariana (CINV) se realizó del 26 al 28 de febrero del 2018 en Loma Linda, CA. Este evento se realiza cada 5 años y convoca a los principales expertos de la dieta basada en plantas para exponer al personal del área de la salud y personas interesadas, las más recientes investigaciones que se han realizado en este aspecto de la nutrición1. Los ponentes fueron reconocidos médicos, investigadores y expertos en nutrición de distintas instituciones médicas y educativas alrededor del mundo como la Universidad de Harvard, la Universidad de Loma Linda, la Universidad de Yale, la Universidad de Oxford, la Universidad de Otago, la Universidad de Toronto, entre otras. El tema del VII CINV de este año fue “Nutrición basada en plantas para la salud personal, de la población y del planeta”. Bajo este enfoque se expusieron los beneficios de seguir esta alimentación para prevenir, controlar e incluso revertir algunas de las enfermedades no transmisibles como la diabetes mellitus, la hipertensión arterial, la obesidad y el cáncer. DOI: 10.25176/RFMH.v18.n2.1293
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».