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Enregistrement W2947165621 · doi:10.1093/pch/pxz069

Practical tips for paediatricians: Baby-led weaning

2019· article· en· W2947165621 sur OpenAlexaffabout
Laura N. Anderson, Meta van den Heuvel, Jessica Omand, Peter Wong

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpactSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSick childChild healthMedicineFamily medicineLibrary sciencePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Baby-led weaning (BLW) is an approach to introducing solid foods in which infants at least 6 months of age (corrected for prematurity) feed themselves all of their food from the start of complementary feeding (1). This approach has gained popularity and is recommended in some parenting books, websites, and blogs, leaving parents wondering if this is a good choice for their family. BLW involves offering infants foods in their whole form rather than spoon-feeding foods in the blended or pureed form. In this context, the term ‘weaning’ refers to the transition from a diet of only milk feeds to introduction of solid foods; it does not refer to weaning the baby off the breast (or infant formula). BLW emphasizes that infants should be introduced to a wide variety of finger foods, allowed to choose what, when and how much they eat, and share in the family food and mealtimes.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,026

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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