<b>DEXA-based Fat Mass with the Risk of Worsening Insulin Resistance in Adolescents: A 9-Year Temporal and Mediation Study </b>
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary Tables for the articleDEXA-based Fat Mass with the Risk of Worsening Insulin Resistance in Adolescents: A 9-Year Temporal and Mediation StudyThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, January 2024Andrew O. Agbaje MD, MPH1,2, Christoph Saner MD, PhD3,4, Jie Zhang PhD5, Mélanie Henderson MD, PhD6-8, Tomi-Pekka Tuomainen MD, PhD11Institute of Public Health and Clinical Nutrition, School of Medicine, Faculty of Health Sciences, University of Eastern Finland, Kuopio, Finland.2Children’s Health and Exercise Research Centre, Department of Public Health and Sports Sciences, Faculty of Health and Life Sciences, University of Exeter, Exeter, United Kingdom.3Division of Pediatric Endocrinology, Diabetology and Metabolism, Department of Pediatrics, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland.4Department of Biomedical Research, University of Bern, Bern, Switzerland.5Department of Public Health, Aarhus University, DK-8000 Aarhus, Denmark6School of Public Health, Faculty of Medicine, Université de Montréal, Montréal, QC, Canada7Department of Pediatrics, Faculty of Medicine, Université de Montréal, Montréal, QC, Canada8Research Center of Centre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine, Montréal, QC, Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».