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Enregistrement W2989939770 · doi:10.1289/isesisee.2018.s01.03.13

Jeunes, Environnement Et Santé / Youth, Environment and Health (JES!-YEH!) Pilot Project in Four First Nation Communities in Quebec: Exposure Emerging Chemicals, Dietary Profiles and Health-Related Challenges

2018· article· en· W2989939770 sur OpenAlexaffabout
Mélanie Lemire, Emad Tahir, Élyse Caron-Beaudoin, Elhadji Laouan Sidi, Michel Lucas, Communauté de Lac Simon, Community of Winneway - Long Point, Communauté de Nutashkuan, Communauté de Unamen Shipu, Nancy Gros-Louis Mc Hugh, Pierre Ayotte

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensLibrary of ParliamentCentre hospitalier universitaire de QuébecCanadian Parks and Wilderness SocietyFirst Nations of Quebec and Labrador Health and Social Services CommissionUniversité du QuébecPolytechnique MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthIndigenousOvercrowdingPublic healthObesityGerontologyGeographyMedicineBiologyEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pilot project Jeunes, Environnement et Santé / Youth, Environment and Health (JES!-YEH!) was conducted in 2015 among children and youth (3-19y, n=198) in collaboration with four First Nation communities in Quebec. Main findings show very low exposure to traditional foods related contaminants (metals and older persistent organic contaminants). However, in some communities, elevated exposure to perfluorononanoic acid (PFNA), bisphenol A, diethylphosphate, monobenzylphtalate and 2,5-dichlorophenol, at higher levels than in the Canadian Health Measure Survey for the same age groups, was found. Food insecurity and overcrowding was important in some communities. Overall, ultra-processed foods and sweet beverages were frequently consumed, and a high prevalence of iron deficiency, anemia, elevated blood manganese and obesity was found. These findings underscore the importance of better understanding the determinants of healthy eating environments in indigenous communities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,111 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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