PROTOCOL: The effects of empowerment‐based nutrition interventions on the nutritional status of adolescent girls in low‐ and middle‐income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND 1.1 | The problem, condition or issue Adolescents (10 to 19 years) currently represent the largest global generation of young people in our collective history (United Nations, 2015).The regions of Africa, Asia, Latin America, and the Caribbean are the home of 1.1 billion young persons (United Nations Department of Economic and Social Affairs Population Division, 2017).In sub-Saharan Africa, people below the age of 25 make up 62% of the population, with only marginal declines predicted through 2050 (United Nations Department of Economic and Social Affairs Population Division, 2019).The working age population (25 to 64 years) in sub-Saharan Africa, Oceania, and parts of Asia, Latin America, and the Caribbean is growing faster than all other age groups (United Nations Department of Economic and Social Affairs Population Division, 2019).Ensuring the health and well-being of adolescents who will fill the ranks of the world's working age population will help to propel global economic growth and development (Patton et al., 2016).Adolescence is a period of significant physiological change that includes marked skeletal growth, increased bone mass, and fundamental neurological development (Das et al., 2017;Patton et al., 2016).Proper nutrition during adolescence is crucial for optimal growth and development and helps to prepare adolescents for adulthood.However, many adolescents face challenges in achieving optimal dietary intake, especially in low-and middle-income countries (LMICs) where the majority of adolescents reside (WHO, 2014).Iron-deficiency anemia affects 430.7 million (24%) adolescents, with 77% of adolescents living with anaemia in multiburden countries where communicable, maternal, and nutritional conditions contribute to 2,500 disability adjusted lifeyears (DALYs) or more per 100,000 adolescents (Azzopardi et al., 2019).The prevalence of anaemia is consistently higher for females than males, and is more than 50% for females in Bhutan, Yemen, India, and Burkina Faso in 2016 (Azzopardi et al., 2019).Mean BMI (body mass index) and the prevalence of obesity are also rising among children and adolescents --------------------------------------------------------------
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,245 | 0,028 |
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 ».