Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition (APrON)
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have found that nutrient levels in our bodies relate to our physical and mental health. Scientists know much less, however, about the relationship between prenatal nutrition and health (for the mother and child). The Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition (APrON) study is a longitudinal, prospective cohort in Calgary and Edmonton, Alberta, Canada designed to investigate the relationship between maternal nutrient intake/status before, during and after gestation and a) maternal mood, b) birth and obstetric outcomes, and c) infant neurodevelopment. The data for approximately 5000 participants (2200 pregnant women, their offspring and many of their partners) includes information about maternal nutrition, anthropometric, biological, and mental health data at multiple points in pregnancy and the postpartum period, as well as obstetric, birth, health and neurodevelopment outcomes of these pregnancies and infants. Data from the APrON cohort can be used to answer questions related to prenatal nutrition, health and well-being and how they can impact neurodevelopmental and behavioural outcomes from infancy to childhood. Anchor participants were women over 16 years who can understand and answer questions in English, are pregnant for less than 27 weeks and are living in or near Calgary or Edmonton were eligible for recruitment into this study. Associated participants are the biological fathers and offspring resulting from study pregnancies. At this date this deposit of APrON data includes only the anthropometric measurements and questionnaires of survey mothers at the time of pregnancy and immediately post-partum. These metadata can also be found on SAGE's searchable metadata website: http://sagemetadata.policywise.com/nada/index.php/catalog/10
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».