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Enregistrement W4390041688 · doi:10.48550/arxiv.2312.11767

Least-cost diets to teach optimization and consumer behavior, with applications to health equity, poverty measurement and international development

2023· preprint· en· W4390041688 sur OpenAlexfundno aff
Jessica K. Wallingford, William A. Masters

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPovertyMaximizationSquashEquity (law)Consumption (sociology)WorkbookLinear programmingEconomicsComputer scienceEconometricsSupplemental Nutrition Assistance ProgramMarketingEnvironmental economicsPublic economicsAgricultural economicsMicroeconomicsAgricultureBusinessEconomic growthAccountingSocial scienceFood security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The least-cost diet problem introduces students to optimization and linear programming, using the health consequences of food choice. We provide a graphical example, Excel workbook and Word template using actual data on item prices, food composition and nutrient requirements for a brief exercise in which students guess at and then solve for nutrient adequacy at lowest cost, before comparing modeled diets to actual consumption which has varying degrees of nutrient adequacy. The graphical example is a 'three sisters' diet of corn, beans and squash, and the full multidimensional model is compared to current food consumption in Ethiopia. This updated Stigler diet shows how cost minimization relates to utility maximization, and links to ongoing research and policy debates about the affordability of healthy diets worldwide.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,008

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,098 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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Résumé présentoui

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