Research priorities and considerations for nutrition research: methods of sex and gender analysis for biomedical and nutrition research
Notice bibliographique
Résumé
For some 20 years, science funding bodies have been asking for the integration of sex- and gender-related factors into the content of research and innovation. The rationale for those requirements has been the accumulated evidence that sex and gender are important determinants of health and disease. The European Commission (EC) has been the first, since 2002, to seriously ask for the integration of sex and gender into research and innovation in the context of their multi-annual framework programmes. When introduced, this condition was not immediately applauded by the research community, who perhaps lacked training in methods for the integration of sex- and gender-related factors. The EC Expert Group on Gendered Innovations sought to fill this gap. This review describes the work of this international collaborative project which has resulted in the development of general and field-specific methods for sex and gender analysis and 38 case studies for various research domains (science, health and medicine, environment, engineering) to illustrate how, by applying methods of sex and gender analysis, new knowledge could be created. Since 2010, science funding bodies in Canada, the USA and several EU member states have followed the example of the EC issuing similar conditions. Although the effects of nutritional patterns on a range of (physiological and health) outcomes may differ for men and women, sex and gender analyses are rarely conducted in nutrition research. In this review, we provide examples of how gender is connected to dietary intake, and how advancing gender analysis may inform gender-sensitive policies and dietary recommendations.
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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 | 0,518 | 0,457 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,044 |
| Communication savante | 0,024 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».