MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408884799 · doi:10.1016/j.jneb.2025.01.017

Cooking Matters for Diabetes: A Curriculum to Support Diabetes Self-Management Among Individuals Facing Food Insecurity

2025· article· en· W4408884799 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Garner, Jennifer C Shrodes, Katharine Garrity, Songzhu Zhao, Emmanuella B. Aboagye‐Mensah, Amaris Williams, Guy Brock, Jennifer L. Hefner, Daniel M. Walker, Joshua J. Joseph

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthOhio State University
Mots-clésFood insecurityDiabetes mellitusCurriculumEnvironmental healthDiabetes managementSelf-managementGerontologyMedicinePsychologyFood securityType 2 diabetesGeographyPedagogyEndocrinologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food insecurity and type 2 diabetes mellitus (T2D) are related issues affecting a large portion of the US population. Food insecurity is the socioeconomic condition of limited or uncertain access to adequate food, which affected 13.5% of US households in 2023.1 Diabetes affects a similar proportion of the US population, with approximately 12% (more than 38 million people) estimated in 2021.2 Adults who face food insecurity are 2–3 times more likely to have diabetes than that of adults with food security.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueJournal of Nutrition Education and Behavior→Même sujetFood Security and Health in Diverse Populations→Travaux en français237 207→