Notice bibliographique
Résumé
Diabetes Mellitus Type 2 is currently a major health issue in both Japan and Canada. When diabetes is not properly managed, it is known to cause diabetes related neuropathy, blindness, and renal disease. Treatment of diabetes and related diseases is a huge financial burden in both countries. Obesity is a leading cause of diabetes. In order for diabetes prevention to occur, obesity must be prevented in the first place. Currently in Japan, approximately10% of children (1.2 million) are mildly obese and 5% of children are moderately or severely obese (600,000). The need for obesity prevention is a pressing matter. This report will examine the causes, various problems, and countermeasures in relation to childhood obesity in Japan, in comparison to The Kahnawake Schools Diabetes Prevention Project (KSDPP), a Canadian case study. Lifestyle-related causes of obesity in Japanese children include (1) over-eating, (2) high-fat diet, (3) lack of exercise, (4) irregular lifestyle, (5) stress. In order to promote health in children, the government, community, school system, medical and social services need to collaborate in making a cohesive program which a) nurtures proper daily habits, b) screens for obesity, c) establishes a health education system within schools, d) provides guidance and action in promoting nutritional balance focusing through school meals, e) encourages physical activity, especially walking, f) teaches the values of the family life, the enjoyment of nature by providing a wholesome and sound environment for children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».