Notice bibliographique
Résumé
I n marking the 10th anniversary of PEN: Practice-based Evidence in Nutrition®, I had the opportunity to reflect on Publishing Trends over 10 Years in the PEN® eNews 10th Anniversary Issue September 2015.I began this task by searching PubMed for "trends" in the Journal, which revealed an interesting array of papers covering nutrition assessment and counselling, food and cooking skills, population intake of processed foods, and environmental food services.For example, we now take dietitians in primary health care for granted, but 10 years ago, we were building this vision and the Journal supported an entire "Supplement on Primary Health Care".This publication helped to shape this important area for dietitians by providing thought leadership and offering opportunities to develop a community of practice.The other way to look at trends was to examine the articles most cited by other researchers as reported on Google Scholar.Over the last 10 years, the most cited articles from the Journal reflect the broad range of topics addressed in dietetic practice, including:• health conditions (e.g., cancer, inflammatory diseases) • population health (e.g., intake of processed foods) • lifecycle issues (e.g., school-aged children, at-risk youth, women's health issues) • food and nutrients (e.g., selenium, gluten-free foods, food skills) • professional practice (e.g., dietetic education, dietary assessment using mobile devices)In the next 10 years, I imagine we will continue to look more to technology and social media to support our varied practice settings.The Journal continues to be an important vehicle for thought leadership in our profession, supporting knowledge information and exchange.I feel privileged to be a part of the continually evolving field of nutrition and dietetic practice.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,640 | 0,724 |
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 ».