DETERMINATION OF NUTRITION HABITS OF STUDENTS OF THE FACULTY OF HEALTH SCIENCES
Notice bibliographique
Résumé
ÖZBu araştırma, Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi'nde okuyan (17-30 yaş; 10.7 ±1.7 yıl) öğrencilerin beslenme alışkanlıklarının saptanması amacıyla planlanmıştır.Öğrencilerin (n=1271) %69.6'sı kız, %30.4'ü erkektir.Araştırma verileri yüz yüze görüşme tekniği kullanılarak anket formu yardımı ile toplanmış, araştırmacılar tarafından hazırlanan anket formu sosyo-demografik özellikler, beslenme alışkanlıkları ve besin tüketim sıklığı bilgilerini içermektedir.Beden Kütle İndeksleri'ne (BKİ) göre; öğrencilerin %86.5'inin normal BKİ'ye sahip olduğu gözlenmiştir.Öğrencilerin %71.7'sinin yurtta kaldığı, %9.1'inin tanısı konulmuş hastalığa sahip olduğu, %36.6'sının beslenme eğitimi aldığı, %96.0'nın ana öğün atladığı, %67.0'nin en çok öğle öğününü atladığı, %65.7'sinin kuşluk ara öğününü hiç tüketmediği, %97.9'unun atıştırmalık ürünler tükettiği saptanmıştır.Beslenme alışkanlıkları incelendiğinde; öğrencilerin %52.4'ünün açıkta satılan yiyecekleri bazen satın aldığı, bu öğrencilerin %81.8'inin bu yiyecekleri canları istediği için satın aldığı tespit edilmiştir.Öğrencilerin kola-gazlı içecekler ve fast-food ürünlerini en fazla haftada bir gün, sırasıyla %20.5 ve %26.5 oranında tükettikleri saptanmıştır.Araştırmaya katılan öğrencilerin ana öğün atlama durumlarının ve atıştırmalık tüketimlerinin yüksek olduğu bulunmuştur.Bu nedenle üniversitelerde öğrencilere ayrıntılı beslenme eğitimi verilmesi ve sağlıklı beslenme konusunda daha ayrıntılı eğitim programların oluşturulması sağlanmalıdır.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».