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Enregistrement W2951220846 · doi:10.1093/cdn/nzz050.p16-026-19

Towards Improved Measurement of Individual Diet Behaviors and Food Environment Exposures: Resources from the National Collaborative on Childhood Obesity Research (P16-026-19)

2019· article· en· W2951220846 sur OpenAlexaff
Sharon I. Kirkpatrick, Jill Reedy, Amanda Samuels, Leslie Lytle

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuiteSession (web analytics)Childhood obesityStandardizationProcess (computing)Computer scienceKey (lock)PsychologyApplied psychologyObesityMedicineWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection of appropriate and robust measures for capturing individual-level diet behaviors and the environmental factors that influence these behaviors is critical to advancing the knowledge base on effective approaches to promote health and well-being among children. However, selecting appropriate measures for a given research or evaluation purpose from the wide-ranging options available can be challenging. To provide guidance to researchers and practitioners working with child and adolescent populations, the National Collaborative on Childhood Obesity Research (NCCOR) has developed a suite of resources, including the Measures Registry, User Guides, and eLearning Modules. The Measures Registry is a free searchable database of nearly 1400 diet and physical activity measures relevant to childhood obesity research. The User Guides, introduced in 2017 to complement the Measures Registry, discuss critical issues in measurement and walk users through the process of selecting and implementing appropriate measures for their research and evaluation. In 2018, the Registry was viewed almost 13,000 times, and the User Guides were viewed over 25,000 times. More recently, eLearning modules were introduced to summarize critical considerations from the User Guides in an engaging, interactive manner. Use of this suite of resources can support selection of the most appropriate measures of diet behaviors and food environment exposures for a given study or evaluation and foster greater standardization of measures across studies. In addition to highlighting the resources, in this session, we will provide an overview of key challenges and considerations in selecting measures of diet behaviors and food environments and demonstrate the use of the resources, the Registry, User Guides and eLearning Modules, to show how to identify appropriate measures for a given research purpose. In the long-term, robust measurement of diet behaviors and food environments can strengthen the evidence base for intervening to improve children’s health and well-being. NCCOR is funded by NIH, CDC, USDA, and RWJF. Additional funding to support the development of the NCCOR measurement resources has been provided by The JPB Foundation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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