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Enregistrement W3204633523

CHILDHOOD OBESITY: PREVALENCE AND PREVENTION

2019· article· en· W3204633523 sur OpenAlexvenueno aff
Huma Naseer

Notice bibliographique

RevueAdvanced Food and Nutritional Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightObesityMedicineIntervention (counseling)Childhood obesityEnvironmental healthPopulationGerontologyDeveloped countryPsychological interventionWeight lossPsychiatryEndocrinology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood obesity has reached epidemic levels. The vast majority of overweight or obese children live in developing countries, where the rate of increase has been more than 30% higher than that of developed countries. According to WHO, If current trends continue the number of overweight or obese children globally will increase to 70 million by 2025. Overweight and obesity in childhood are known to have significant impact on both physical and psychological health. The mechanism of obesity development is not fully understood and it is believed to be a disorder with multiple causes. Environmental factors, lifestyle preferences, and cultural environment play roles in the rising prevalence of obesity worldwide. In general, overweight and obesity are assumed to be the results of an increase in caloric and fat intake. Almost all researchers agree that prevention could be the key strategy for controlling the current epidemic of obesity. Prevention may include primary prevention of overweight or obesity, secondary prevention or prevention of weight regains following weight loss, and avoidance of more weight increase in obese persons unable to lose weight. Until now, most approaches have focused on changing the behavior of individuals in diet and exercise. Children should therefore be considered the priority population for intervention strategies. Some of the potential strategies for intervention in children can be implemented by targeting preschool institutions, schools or after-school care services as natural setting for influencing the diet and physical activity. All in all, there is an urgent need to initiate prevention and treatment of obesity in children

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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