Facteurs influençant l’apport alimentaire en rations des soldats canadiens dans l’Arctique : un sondage national
Notice bibliographique
Résumé
Objectif. Documenter la perception des soldats des Forces armées canadiennes (FAC) quant aux facteurs influençant leur apport alimentaire en rations de combat durant leur travail en Arctique. Méthodes. Un questionnaire bilingue électronique a été envoyé nationalement à des soldats s’étant entraînés dans l’Arctique entre 2015 et 2018. Il comportait 6 questions ouvertes et 33 fermées sur les facteurs influençant l’apport alimentaire et l’acceptabilité des rations. Résultats. Parmi les 54 questionnaires remplis (taux de réponse : 31 %), 6 étaient incomplets et ont été exclus. L’échantillon final était composé de 48 militaires de neuf provinces ayant en moyenne 12,1 ± 6,8 années d’expérience dans les FAC. Les facteurs ayant le plus d’effets négatifs sur l’apport alimentaire étaient la température des aliments, le fait de manger en se déplaçant, l’horaire des exercices et activités, ainsi que l’équipement nécessaire à la préparation et à la consommation. Les participants ont déclaré avoir consommé entre 61 et 71 % des rations. Ils ont noté qu’un temps considérable était nécessaire pour préparer les rations puisqu’elles étaient congelées. Soixante-cinq pour cent des soldats ont rapporté une perte de poids durant leur travail dans l’Arctique. Conclusions. Une multitude de facteurs a influencé l’apport et les pratiques alimentaires des soldats. Ces résultats guideront les recherches futures et aideront à la prise de décisions concernant de possibles changements aux rations en Arctique.
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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».