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Enregistrement W4221056735 · doi:10.3148/cjdpr-2022-001

Dietetic research: A key ingredient for a healthier tomorrow

2022· article· en· W4221056735 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marcia Cooper, R Ottawa, Karen Davison, Shannan Grant, Pdt Halifax, Heather Keller, Julia S. Wong, R.C. Boston, Wendy J. Dahl, Florida Gainesville, Daphne Fernandez, Pdt Ded

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIngredientKey (lock)BusinessFood scienceComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La recherche en diététique : un ingrédient clé d'un avenir plus sain B ienvenue dans le numéro du printemps!Cette saison est souvent associée à l'avenir, un sentiment qui cadre avec la campagne du Mois de la nutrition de cette année, « Les ingrédients d'un avenir plus sain ».En mars, des diététistes de partout au Canada parleront de leur façon de contribuer à un avenir plus sain pour leurs clients et communautés.Et comme vous le constaterez, ce sujet se reflète dans les articles publiés dans la Revue.À titre d'exemples, le commentaire invité Enhancing Response Ability: Dietetics as a Vehicle for Social Justice-A Primer [Améliorer la capacité de réaction : la diététique comme véhicule de justice socialeune introduction] par Brady et L'Heureux, publié dans le dernier numéro hivernal, des études de recherche originale publiées dans le présent numéro, notamment l'évaluation d'une application pour téléphone intelligent pour le suivi de l'alimentation par Bouzo et coll.et un sondage sur la mise en œuvre de politiques sur la nutrition dans des centres de la petite enfance par Lima Do Vale et coll., et un article de perspective à venir par Goodridge et coll.sur la façon dont les diététistes peuvent contribuer au développement durable du système alimentaire mondial, qui sera bientôt publié en primeur électronique.Lorsque nous explorons plus globalement comment les diététistes suscitent des changements en faveur d'un avenir plus sain, il apparaît essentiel de poursuivre la recherche pour améliorer la santé publique et la pratique de la diététique.La recherche a pour but de générer de nouvelles connaissances, de développer et d'améliorer les thérapies et approches, et de documenter et améliorer les expériences vécues par les gens, et d'en tirer des apprentissages [1].La Revue canadienne de la pratique et de la recherche en diététique joue un rôle central en rapportant et résumant la recherche afin de la rendre facilement accessible aux diététistes et plus susceptible d'être mise en pratique.Le processus d'évaluation par les pairs assure l'intégrité et la qualité de ces articles publiés [2].Au nom du comité de rédaction, j'aimerais exprimer ma gratitude et mon appréciation aux plus de 100 réviseurs qui ont gracieusement fait don de leur temps et de leur expertise en 2021 pour évaluer et commenter les articles soumis à la Revue.La pandémie de COVID-19 a exercé une pression supplémentaire sur la publication de recherches scientifiques, avec une augmentation du nombre d'articles soumis et une diminution de la proportion d'invitations à réviser acceptées [3].Vous pouvez nous aider à faciliter le processus d'évaluation par les pairs en proposant des candidatures de réviseurs au moment de soumettre vos travaux à la Revue, ou en offrant vos services bénévoles de révision.Veuillez consulter les critères applicables aux réviseurs et communiquer avec moi pour manifester votre intérêt.

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 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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,026
Communication savante0,0170,016
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,415
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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