DETERMINATION OF NUTRITION HABITS OF STUDENTS OF THE FACULTY OF HEALTH SCIENCES
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bu aratrma, Gmhane niversitesi Salk Bilimleri Fakltesi'nde okuyan (17-30 ya; 10.7 1.7 yl) rencilerin beslenme alkanlklarnn saptanmas amacyla planlanmtr. rencilerin (n=1271) %69.6's kz, %30.4' erkektir. Aratrma verileri yz yze grme teknii kullanlarak anket formu yardm ile toplanm, aratrmaclar tarafndan hazrlanan anket formu sosyo-demografik zellikler, beslenme alkanlklar ve besin tketim skl bilgilerini iermektedir. Beden Ktle ndeksleri'ne (BK) gre; rencilerin %86.5'inin normal BK'ye sahip olduu gzlenmitir. rencilerin %71.7'sinin yurtta kald, %9.1'inin tans konulmu hastala sahip olduu, %36.6'snn beslenme eitimi ald, %96.0'nn ana n atlad, %67.0'nin en ok le nn atlad, %65.7'sinin kuluk ara nn hi tketmedii, %97.9'unun attrmalk rnler tkettii saptanmtr. Beslenme alkanlklar incelendiinde; rencilerin %52.4'nn akta satlan yiyecekleri bazen satn ald, bu rencilerin %81.8'inin bu yiyecekleri canlar istedii iin satn ald tespit edilmitir. rencilerin kola-gazl iecekler ve fast-food rnlerini en fazla haftada bir gn, srasyla %20.5 ve %26.5 orannda tkettikleri saptanmtr. Aratrmaya katlan rencilerin ana n atlama durumlarnn ve attrmalk tketimlerinin yksek olduu bulunmutur. Bu nedenle niversitelerde rencilere ayrntl beslenme eitimi verilmesi ve salkl beslenme konusunda daha ayrntl eitim programlarn oluturulmas salanmaldr.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle