Enregistrement W4366228237 · doi:10.1007/s00125-023-05894-8

Evidence-based European recommendations for the dietary management of diabetes

2023· article· en· W4366228237 sur OpenAlexfundno aff

Anne‐Marie Aas, Mette Axelsen, Chaitong Churuangsuk, Kjeld Hermansen, Cyril W.C. Kendall, Hana Kahleová, Tauseef Khan, Michael E. J. Lean, Jim Mann, Eva Ringdal Pedersen, Andreas Pfeiffer, Dario Rahelić, Andrew Reynolds, Ulf Risérus, Angela A. Rivellese, Jordi Salas‐Salvadó, Ursula Schwab, John L. Sievenpiper, Anastasia Thanopoulou, Emeritus Matti Uusitupa

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2023

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueNutritional Studies and Diet

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationObesity CanadaStrategic Research CouncilInternational Sweeteners AssociationAgriculture and Agri-Food CanadaNational and Kapodistrian University of AthensDiabetesliittoEuropean Association for the Study of DiabetesInternational Nut and Dried Fruit CouncilUppsala UniversitetVetenskapsrådetNovo NordiskDiabetesforbundetInstitució Catalana de Recerca i Estudis AvançatsSvenska Forskningsrådet FormasUniversity of South AustraliaGeneralitat de CatalunyaUniversity of TorontoU.S. Department of AgricultureUniversity of GlasgowCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaNational Institute for Health and Care ResearchInstituto DanoneNational Honey BoardLoblaw Companies LimitedCanola Council of CanadaUnited Soybean BoardInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesSoy Nutrition InstituteUniversity of AdelaideDairy Farmers of CanadaDiabetes-StiftungAmgenPeanut InstituteInstitut d'Investigació Sanitària Pere VirgiliDanoneEuropean Foundation for the Study of DiabetesInstitute for the Advancement of Food and Nutrition SciencesAlmond Board of CaliforniaInstituto de Salud Carlos IIIDiabetes CanadaAlberta Pulse Growers CommissionEli Lilly and CompanyCanadian Cardiovascular SocietyItä-Suomen YliopistoGeneral MillsUniversitat Rovira i VirgiliWorld Health OrganizationSanofiAgence Nationale de la RecherchePhysicians Committee for Responsible MedicineAstraZenecaCanadian Institutes of Health ResearchDiabetes UKPepsiCo

Mots-clésMedicineDiabetes mellitusGrading (engineering)Diabetes managementSystematic reviewDietary managementPopulationType 2 diabetesMEDLINEEnvironmental healthNursing

DOI10.1007/s00125-023-05894-8

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,049

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse

Score de désaccord entre enseignants0,049

Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,049	0,066
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,003	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,004	0,011
Bibliométrie	0,013	0,008
Études des sciences et des technologies	0,001	0,002
Communication savante	0,005	0,002
Science ouverte	0,007	0,004
Intégrité de la recherche	0,009	0,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,007	0,002

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 Opus0,154

Tête enseignante GPT0,338

Écart entre enseignants0,184 · 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

GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations241

Publié2023

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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