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Enregistrement W4244113741 · doi:10.1037//0003-066x.55.10.1105

Hunger, eating, and ill health.

2000· article· en· W4244113741 sur OpenAlexaff
John P. J. Pinel, Sunaina Assanand, Dan Lehman

Notice bibliographique

RevueAmerican Psychologist · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverconsumptionAnorexia nervosaScarcityPsychologyPerspective (graphical)Set (abstract data type)Variety (cybernetics)Economic shortageFood shortageEating disordersDevelopmental psychologySocial psychologyPsychiatryEconomicsBiologyEcologyProduction (economics)Computer scienceGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans and other warm-blooded animals living with continuous access to a variety of good-tasting foods tend to eat too much and suffer ill health as a result--a finding that is incompatible with the widely held view that hunger and eating are compensatory processes that function to maintain the body's energy resources at a set point. The authors argue that because of the scarcity and unpredictability of food in nature, humans and other animals have evolved to eat to their physiological limits when food is readily available, so that excess energy can be stored in the body as a buffer against future food shortages. The discrepancy between the environment in which the hunger and eating system evolved and the food-replete environments in which many people now live has led to the current problem of overconsumption existing in many countries. This evolutionary perspective has implications for understanding the etiology of anorexia nervosa.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,353 · 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.

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

Citations22
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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