Canada’s New Healthy Eating Strategy: Implications for Healthcare Professionals and a Call to Action
Notice bibliographique
Résumé
Nearly two-thirds of all deaths worldwide are from non-communicable chronic diseases, with a similar proportion in Canada. According to the Global Burden of Disease Study, unhealthy eating is the leading risk for death and the second leading risk for disability in Canada. It is clear that to adequately address this major health issue, we need a comprehensive approach that includes strong governmental policy. In 2016 the Canadian government released its Healthy Eating Strategy, for which updating Canada’s Food Guide was a key element. The Government has proposed to release the guiding principles and policy statements documents in early 2019, followed by the healthy eating plans later in 2019. Much of this work aligns with many policies that have been developed and adopted by the Canadian health and scientific organizations that are members of the Canadian Hypertension Advisory Committee. As such, the current editorial is a call to action for the healthcare and scientific community, both individuals and organizations, to ensure they have policies consistent with and supportive of those that have been developed through the Hypertension Advisory Committee collaboration, and to actively participate in providing input and feedback on the Healthy Eating Strategy through the Health Canada Stakeholder Registry.
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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 | 0,044 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,023 |
| Communication savante | 0,035 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».