PROTOCOL: Impact of the food environment on diet‐related health outcomes in school‐age children and adolescents in low‐ and middle‐income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Current estimates indicate that some form of malnutrition (undernutrition, overweight or obesity, and poor dietary habits) affects one in three people worldwide (International Food Policy Research Institute, 2016), and the 2016 Global Burden of Disease study has placed poor dietary habits as one of the leading risk factors for mortality globally (Collaborators GBDRF, 2017). Over the past decade, there has been great momentum around addressing malnutrition in all its forms and commitment to actions that can accelerate progress to reduce its associated burden of morbidity and mortality. In 2012, the World Health Assembly (WHA) adopted the 2025 Global Targets for Maternal, Infant and Young Child Nutrition and in 2013, WHA adopted targets for non-communicable diseases (NCDs), including several nutrition-relevant targets (International Food Policy Research Institute, 2016). More recently, the United Nations elevated its efforts through a global declaration of 17 Sustainable Development Goals (SDGs), where at least 12 of the 17 goals feature indicators relevant to nutrition. In line with these targets, the decade of 2016-2025 has been declared the Decade of Action on Nutrition (International Food Policy Research Institute, 2016). To this end, prioritizing critical actions to address school-age children and adolescent nutrition, is necessary to achieve these milestones. At the forefront of malnutrition and poor dietary intake is the food system.
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 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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».