Enregistrement W3124830976 · doi:10.1016/j.clnu.2021.01.016

Fruit, vegetable, and legume intake and the risk of all-cause, cardiovascular, and cancer mortality: A prospective study

2021· article· en· W3124830976 sur OpenAlexafffund

Weida Liu, Bo Hu, Mahshid Dehghan, Andrew Mente, Chuangshi Wang, Ruohua Yan, Sumathy Rangarajan, Lap Ah Tse, Salim Yusuf, Xiaoyun Liu, Yang Wang, Deren Qiang, Lihua Hu, Aiying Han, Xincheng Tang, Lisheng Liu, Wei Li, Chun‐Ming Chen, Wenhua Zhao, Yin Lu, Jun Zhu, Yan Liang, Yi Sun, Qing Deng, Xuan Jia, He Xinye, Hongye Zhang, Jian Bo, Xingyu Wang, Xu Liu, Nan Gao, Xiulin Bai, Chenrui Yao, Xiaoru Cheng, Sidong Li, Xinyue Lang, Yibing Zhu, Liya Xie, Zhiguang Liu, Ying-juan Ren, Xi Dai, Liuning Gao, Liping Wang, Yuxuan Su, Guoliang Han, Rui Song, Zhuangni Cao, Yaya Sun, Xiangrong Li, Jing Wang, Li Wang, Ya Peng, Xiaoqing Li, Ling Li, Jia Wang, Jianmei Zou, Fan Gao, Shaofang Tian, Lifu Liu, Yongmei Li, Yanhui Bi, Xin Li, Anran Zhang, Dandan Wu, Ying Cheng, Yize Xiao, Fanghong Lu, Yindong Li, Yan Hou, Liangqing Zhang, Baoxia Guo, Xiaoyang Liao, Di Chen, Peng Zhang, Ning Li, Xiaolan Ma, Lei Rensheng, Fu Minfan, Yü Liu, Xiaojie Xing, Youzhu Yang, Shenghu Zhao, Quanyong Xiang, Jinhua Tang, Zhengrong Liu, Xiaoxia Li, Zhengting Xu, Ayoupu Aideeraili, Qian Zhao

Notice bibliographique

RevueClinical Nutrition · 2021

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueNutritional Studies and Diet

Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute

Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research

Mots-clésMedicineInterquartile rangeCancerLegumeIncidence (geometry)Environmental healthCause of deathProspective cohort studyProportional hazards modelDiseaseSurgeryInternal medicine

DOI10.1016/j.clnu.2021.01.016

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002

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 enseignants0,009

Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,002	0,002
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,002
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,002	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,002	0,001

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 Opus0,068

Tête enseignante GPT0,374

Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations57

Publié2021

Routes d'admission2

Résumé présentnon

Télécharger la notice (JSON)Signaler un problème avec cette notice

Explorer davantage

Même revueClinical Nutrition→Même sujetNutritional Studies and Diet→Travaux en français237 207→