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Enregistrement W4234637570 · doi:10.24908/iqurcp.8883

From Fresh and Filling to Fatty and Fake: Exploring the Environmental Causes of Contemporary Obesity.

2018· article· en· W4234637570 sur OpenAlexvenueno aff
Danielle Fishman

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityOverweightEnvironmental healthIntervention (counseling)Consumption (sociology)MedicineGerontologyEndocrinologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization states that more than 1.5 billion adults, aged 20 and older are overweight, of which at least 500 million are obese (WHO, 2011). In addition, over 45 million children, under the age of five, are obese (ibid). Worldwide the obesity rate has more than doubled since 1980 (ibid). These statistics are particularly alarming because obesity is a preventable illness. This drastic increase in more recent years demonstrates the need for intervention. Environmental aspects which have caused the current obesity epidemic can be described by four important changes in our society. Primarily the epidemic largely stems from increased food availability resulting from augmented international trade. In addition, the current epidemic largely results from the shift of food ingredients from primarily plant-based products to animal-based. Furthermore, current ingredients have led to adaptations in the human brain size essential for intellectual growth. Finally, our environment has led to substantial alterations in activity patterns and has ultimately caused a sedentary lifestyle in both children and adults. The current rise in obesity can be attributed to the changing environment and our acquired habits resulting from these changes. Although humans have created excellent physiological mechanisms to defend against weight gain, these mechanisms are unable to sustain a normal weight if consumption of food is constant. The current epidemic can be attributed to shifts in the global environment resulting in changed eating patterns and decreased activity levels.

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)0,001
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,178 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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