Noncommunicable diseases, risk factors, commercial determinants
Notice bibliographique
Résumé
Unhealthy diet is an important risk factor for chronic diseases. Often this is seen as an individual level problem, but what we eat to a large extent is determined by complex, external factors, that lie outside the direct scope of control of individuals. In this plenary, the link between the commercial determinants of health, diet, and chronic diseases will be explored with a focus on positive action and what can be done concretely to improve our food systems and diets and thereby our health. The topic will be addressed from several angles, looking e.g., at what policy and legislation can achieve, how civil society can contribute, and how we can empower individuals through improved health literacy. Moderators: Josep Figueras, Director European Observatory on Health Systems and Policies Nicole Mauer, European Observatory on Health Systems and Policies Introductory keynote speaker: Iveta Nagyova, President EUPHA and Head of the Department of Social and Behavioural Medicine, Faculty of Medicine, PJ Safarik University, Kosice, Slovakia Speakers/Panellists: Mark Petticrew, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, UK Amandine Garde, Public Health and School of Law and Social Justice, University of Liverpool, Liverpool, UK Simon Bacon, Concordia University, Montreal, Canada
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 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.
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 ».