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Enregistrement W4386768585 · doi:10.32920/24148017

Expanding the limits of sex: a systematic review concerning food and nutrition in transgender populations

2023· review· en· W4386768585 sur OpenAlexaff
Sávio Marcelino Gomes, Michelle Cristine Medeiros Jacob, Cecília Gravina da Rocha, Maria Fa Medeiros, Clélia de Oliveira Lyra, Luiz Ra Noro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésTransgenderScopusVisionFood securityWeb of scienceGerontologyMedicineMeta-analysisPsychologyMEDLINEGender studiesGeographyPolitical scienceSociologyAnthropologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To examine the literature and identify main themes, methods and results of studies concerning food and nutrition addressed in research on transgender populations. Design: A systematic review conducted through July 2020 in the MedLine/PubMed, Scopus and Web of Science databases. Results: Of the 778 studies identified in the databases, we selected thirty-seven. The studies were recent, most of them published after 2015, being produced in Global North countries. The most often used study design was cross-sectional; the least frequently used study design was ethnographic. Body image and weight control were predominant themes (n 25), followed by food and nutrition security (n 5), nutritional status (n 5), nutritional health assistance (n 1) and emic visions of healthy eating (n 1). Conclusions: The transgender community presents body, food and nutritional relationships traversed by its unique gender experience, which challenges dietary and nutritional recommendations based on the traditional division by sex (male and female). We need to complete the lacking research and understand contexts in the Global South, strategically investing in exploratory-ethnographic research, to develop categories of analysis and recommendations that consider the transgender experience.

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 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,439
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,074 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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