Evidence Collection and Evaluation for the Development of Dietary Guidelines and Public Policy on Nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Dietary guidelines and recommendations, usually developed by government bodies or large authoritative organizations, have major downstream effects on public policy. A growing body of evidence supports the notion that there are serious deficiencies in the methods used to develop dietary guidelines. Such deficiencies include the failure to access or conduct comprehensive systematic reviews, a lack of systematic or rigorous evaluation of the quality of the evidence, a failure to acknowledge the limitations of the evidence base underlying recommendations, and insufficiently stringent management of conflicts of interest. These issues may be addressed by adhering to international standards for guideline development, including adopting systematic review methodology and using rigorous systems to evaluate the certainty of the evidence and to move from evidence to recommendations, of which the GRADE approach (Grading of Recommendations Assessment,Development and Evaluation) is the most rigorous and fully developed. Improving the methods by which dietary guidelines are produced has considerable potential to substantially improve public policy decision-making.
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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 | 0,317 | 0,508 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».