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Animal source food intake is lower in households with children who experience food insecurity

2008· article· en· W53547 sur OpenAlexaff
Grace S. Marquis, Esi K Colecraft, O. Sakyi-Dawson, Anna Lartey, B.K. Ahunu, Lorna Michael Butler, Helen H. Jensen, Manju B. Reddy, Elisabeth Lonergan, E.A. Canacoo, Richmond Aryeetey

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésFood securityFood insecurityAnthropometryEnvironmental healthFood frequency questionnaireFood intakeMedicineDemographyGeographyAgricultureSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal source food (ASF) intake in young children has been associated with improved dietary quality and growth outcomes. The ENAM project provides technical and financial support for income generation activities of caregivers of young children in selected districts in Ghana, with the goal of improving household food security and ASF utilization in children's diets. Baseline data from the ENAM project was analyzed to compare child dietary intakes and anthropometry between 123 households that experienced child‐level food‐insecurity and 391 households in which children were food secure. Caregiver wealth rank (p<0.001), occupation (p=0.004), weekly income (p=0.011), and locality (p<0.001) were associated with food security among the children in the past month. The likelihood of eating ASF and the frequency of consuming ASF within the past week were positively associated with children's food security (p<0.01). However, child WHZ (95% CI: −0.20, 0.22); WAZ (95% CI:−0.18, 0.25) and HAZ (95% CI:−0.22, 0.35) did not differ by food security status. In this setting, food security was related to ASF intake but not anthropometry in 2‐ to 5‐y‐old children. Support was through GL‐CRSP, funded in part by USAID, Grant # PCE‐G‐00‐98‐00036‐00.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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