Notice bibliographique
Résumé
The newly emerging field of positive psychology focuses on the positive facets of life, including happiness, life satisfaction, personal strengths, and flourishing. Research in this field has empirically identified many important benefits of enhanced well-being, including improvements in blood pressure, immune competence, longevity, career success, and satisfaction with personal relationships. Recognizing these benefits has motivated researchers to identify the correlates and causes of well-being to inform them in the development and testing of strategies and interventions to elevate well-being. As positive psychology researchers throughout the world have turned their attention toward facets of food intake, a consensus is developing that the consumption of healthy foods can enhance well-being in a dose-response fashion. The link between unhealthy foods and well-being is less clear. Some studies suggest that under certain conditions, fast food may increase happiness, though other studies demonstrate that fast food can indirectly undermine happiness. The positive impact of food consumption on well-being is not limited to what people consume but extends to how they consume it and social factors related to eating. Though the research suggests that our food intake, particularly fruits and vegetables, increases our well-being, this research is in its infancy. Research specifically focused on subpopulations, including infants and pregnant mothers, is mostly lacking, and the mechanisms that underlie the relationship between food consumption and well-being remain to be elucidated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».