Iniciativas para a redução do consumo de sódio no Brasil: avaliação e análise de impacto
Notice bibliographique
Résumé
Para a minha família AGRADECIMENTOS À minha orientadora, Profa.Patrícia, profunda admiração e amizade e agradecimento pela confiança, entusiasmo e incentivo; Aos colegas do Programa de Saúde Global e Sustentabilidade; À Renata (Levy) e ao Rafael (Claro), exemplos de profissionais e companheiros de pesquisa, além de bons amigos, compartilhando materiais e bancos de pesquisas e estando sempre abertos para discutir novas ideias; Ao Everton Nunes, pelo importante apoio na discussão da adaptação da metodologia de custos atribuíveis para nutrientes críticos e nas análises de custos do sódio; Aos colegas e ex-colegas de CGAN, em especial à Michele, ex-coordenadora e grande amiga, e à Equipe de Vigilância Alimentar e Nutricional, Ana, Iracema, Rafaella e Sara, pelo profissionalismo, amizade e apoio; To my friends at the University of Liverpool, for being so open to share and teach the IMPACT methodologies, especially to Chris Kypridemos, for his genius work and willingness to help me all along the way with the IMPACT NCD BR Model; To Mary Labbé, at the University of Toronto for the fantastic work as the chair of the PAHO Technical Adisory Group for Sodium Reduction and for introducing me to the PRIME methodology at a critical moment of my research; A mis colegas de Inciensa, Costa Rica, por su coordinación excepcional del proyecto regional de IDRC, especialmente a mi gran amiga Adriana Blanco-Metlzer; Às inúmeras (os) colegas, professoras (es), e funcionárias (os) que conheci na Faculdade de Saúde Pública, por todo o suporte e trocas acadêmicas; Ao meu pai, minha maior referência de dedicação e competência acadêmica.À Vanessa, minha companheira e apoiadora em tudo.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».