Notice bibliographique
Résumé
Surveillance Agency)/Brazil 83, 85 ANZTPA (Australia New Zealand Therapeutic Products Authority) 77 Ares et al. 147-8 Ares, G. 219-20 Argentina 230 Arias-Aranda, D. 207 Arnoult et al. 143-4 Arnoult, M.H. 220 Arvola, A 222 asymmetric information 33, 159 attitudes, consumer see consumer attitudes attributes, product 134-6, 150 Australia 21, 28, 80-81, 161, 163 consumer attitudes 221 definitions of health foods 16-17, 25 health claims 72-8, 168-9, 174, 181-2 regulatory regime 205 Australia New Zealand Food Standards Code 76 Australian Regulatory Guidelines for Complementary Medicines 77 bacteria cultures 110 BAFS (biologically active food supplements) 17-18, 25, 28, 86 Bailey, R. 114 bakery products 104-5 base product, attitude to 154 Bech-Larsen, T. 139-40, 192-3, 220-21 Belgium 142, 234-5 Bellavance, F. 227 benefits, health, types 116-17, 142-3, 233-4 CVD (cardiovascular diseases), reduction in 147, 153, 230 physiological 144, 231 beverages 104, 106, 110 bias, hypothetical 135 bioactive compounds 108 bioactive substances 17, 85 see also supplements bioengineered foods 52 biological role claims 56 see also nutrient function claims black market 86, 88 Blanchemanche, S. 228 Bleiel, J. 143, 208 blood glucose 95, 114, 171 blood pressure 7, 24, 49, 54, 73, 114, 172-3 reduction 90, 95, 171, 175 BNSFD (Bureau of Nutritional Sciences Food Directorate) 40, 193-4 body fat 95
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,831 | 0,747 |
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 ».