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Enregistrement W2947195699 · doi:10.1093/advances/nmz035

Perspective: Understanding the Intersection of Climate/Environmental Change, Health, Agriculture, and Improved Nutrition – A Case Study: Type 2 Diabetes

2019· review· en· W2947195699 sur OpenAlexaff
John W. Finley, Lindsay M. Jaacks, Christian J. Peters, Donald R. Ort, Ashley Aimone, Zach Conrad, Daniel J. Raiten

Notice bibliographique

RevueAdvances in Nutrition · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood systemsPsychological interventionAgricultureType 2 diabetesPublic healthSustainable agricultureEnvironmental healthPolitical scienceMedicineNatural resource economicsEcologyFood securityDiabetes mellitusEconomicsBiologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts to promote health through improved diet and nutrition demand an appreciation of the nutritional ecology that accounts for the intersection of agriculture, food systems, health, disease and a changing environment. The complexity and implications of this ecology is exemplified by current trends and efforts to address nutrition-related non-communicable diseases (NCDs), most prominently type 2 diabetes. The global prevalence of type 2 diabetes continues to rise unabated. Of particular concern is how to address the unhealthy dietary patterns that are contributing to this pandemic in a changing environment. A multi- disciplinary approach is required that will engage those communities that comprise the continuum of effort from research to translation and implementation of evidence-informed interventions, programs and policies. Using the prevention of type 2 diabetes by increasing fruit and vegetable consumption as an exemplar, we argue that the ability to effect positive change in this and other persistent nutrition-related problems can be achieved by moving away from siloed approaches that limit the integration of key components of the diet-health continuum. Ultimately the impact of preventing type 2 diabetes via increased fruit and vegetable consumption will depend on how the entire diet changes, not just fruits and vegetables. In addition, the rapidly changing physical environment that will confront our food production system going forward will also shape the interventions that are possible. Nonetheless, the proposed "team science" approach that accounts for all the elements of the nutrition ecology will better position us to achieve public health goals through safe and sustainable food systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,294 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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