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Enregistrement W6939764329 · doi:10.6084/m9.figshare.15032998.v1

Additional file 1 of Prevalence and demographic, substance use, and mental health correlates of fasting among U.S. college students

2021· article· en· W6939764329 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexMental healthDescriptive statisticsTable (database)Cross-sectional studySubstance useDescriptive research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Supplement Table 1. Demographic Characteristics and Descriptive Statistics of College Student Participants from the 2016–2020 Healthy Minds Study (N = 8255) by Gender and Survey Year. Supplement Table 2. Associations between Demographic Correlates and Survey Year and Any Fasting (≥ 1 Times) in the Past Four Weeks by Gender and BMI. Supplement Table 3. Associations between Demographic Correlates and Survey Year and Regular Fasting (≥ 13 Times) in the Past Four Weeks by Gender and BMI. Supplement Fig. 1. Prevalence (%) of Any (≥ 1 Times) and Regular (≥ 13 Times) Fasting in the Past Four Weeks among Participants with Body Mass Index < 25, by Gender and Survey Year. Supplement Fig. 2. Prevalence (%) of Any (≥ 1 Times) and Regular (≥ 13 Times) Fasting in the Past Four Weeks among Participants with Body Mass Index ≥ 25, by Gender and Survey Year. Supplement Table 4. Associations between Any Fasting (≥ 1 Times) and Regular Fasting (≥ 13 Times) in the Past Four Weeks and Substance Use and Mental Health Correlates by Gender and BMI among Participants from the Healthy Minds Study.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,6470,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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