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Enregistrement W6932035522 · doi:10.5683/sp3/jwy5rd

Canadian Community Health Survey 2015: Nutrition Component, Canada Food Guide servings

2019· dataset· en· W6932035522 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropometryNational Health and Nutrition Examination SurveyConsumption (sociology)Food groupFood guideCommunity healthSurvey data collectionSample (material)Public health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2015 Canadian Community Health Survey-Nutrition (2015 CCHS-Nutrition) is a nationally-representative survey of the nutrition of people in Canada. The survey provides a rich source of detailed information on food consumption using a 24-hour (hr) dietary recall for the total sample and a repeat sub-sample, nutrient supplement intake, physical measurements, household food insecurity, and other topics that support the interpretation of the 24-hr recall. It also allows the evaluation of changes that have occurred since this survey was last done in 2004. Development and implementation of the 2015 CCHS-Nutrition has been a joint initiative between Health Canada and Statistics Canada, as also occurred for the 2004 CCHS-Nutrition. To facilitate comparison, the 2015 survey used methods that were very similar to the 2004 survey. The over-arching goal of the 2015 CCHS-Nutrition is to provide reliable, timely information about dietary intake, nutritional well-being and their key determinants, with the purpose of informing and guiding programs, policies and activities of federal and provincial governments. The specific objectives of the 2015 CCHS-Nutrition were to: - Collect detailed data on the consumption of foods and dietary supplements among a representative sample of Canadians at national and provincial levels. - Estimate the distribution of usual dietary intake in terms of nutrients from foods, food groups, dietary supplements and eating patterns. - Gather anthropometric (physical) measurements for accurate body weight and height assessment to interpret dietary intake. - Support the interpretation and analysis of dietary intake data by collecting data on selected health conditions and socio-economic and demographic characteristics. - Evaluate changes in dietary intake from the 2004 CCHS-Nutrition.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,019
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,006

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,276 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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