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Enregistrement W4402277215 · doi:10.1016/j.jneb.2024.06.004

Relationship Between Food Insecurity and Healthy Eating Behavior for Gestational Diabetes Risk Reduction Among American Indian and Alaska Native Adolescent and Young Adult Females: A Qualitative Exploration

2024· article· en· W4402277215 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Stotz, Luciana E. Hebert, Lisa Scarton, Kelli Begay, Kelly Gonzales, Heather Garrow, Spero M. Manson, Susan M. Sereika, Denise Charron-Prochownik

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institutes of Health
Mots-clésGestational diabetesFood insecurityDiabetes mellitusFood habitsGerontologyMedicineEnvironmental healthPsychologyGeographyFood securityGestationPregnancyEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To understand the perspectives of key informant experts regarding the relationship between food insecurity and gestational diabetes mellitus risk reduction behaviors among young American Indian and Alaska Native females. METHODS: Participants were adult key informants with expertise in food/nutrition and health within Tribal communities (N = 58) across the US. Data were collected through 1:1 interviews using a semistructured moderator guide and analyzed using thematic content analysis methods. RESULTS: Three themes included (1) diet and nutrition habits are formed through intergenerational food preferences and are driven by lasting implications of colonization; (2) young people are influenced by what their peers eat and the food environment, including outside of the home; and (3) the methods used to understand household food insecurity and nutrition habits in the parent study were likely limited. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Findings provide guidance as to where nutrition education and interventions may best support young Native females.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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