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Enregistrement W4408997032 · doi:10.1080/03014460.2025.2482972

The effect of birth month on body height of Austrian conscripts varies according to educational level

2025· article· en· W4408997032 sur OpenAlexaff
Thomas Waldhoer, Sylvia Kirchengast, Lin Yang

Notice bibliographique

RevueAnnals of Human Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographySocioeconomic statusBody heightBody mass indexPopulationGeographyMedicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An association between birth month and height has been repeatedly described, but no consistent seasonal patterns can be observed. In this study, the significance of educational level as a modulating cofactor for the association between body height and birth month was analysed using an anonymous data set from 1,179,600 male conscripts born in Austria between 1971 and 2002. A distinct seasonal trend was observed. Conscripts born from June to December had shorter final body height than their counterparts born between January and May. In general, the effect of month of birth on final body height is very small. Considering socioeconomic co-factors, however, this effect was particularly noticeable for the highest and middle education classes, while the observed effect was small among the lowest education class. A low educational level seems to reduce the seasonal effect on growth and finally body height. Consequently, a clear seasonal effect in body height was observed in this Austrian population-based sample, socioeconomic stress factors, such as a low level of education, can reduce the seasonal effects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
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