Figure S1 2010-2017 increased use of Google ISB from Appetitive information seeking behaviour reveals robust daily rhythmicity for Internet-based food-related keyword searches
Notice bibliographique
Résumé
There has been an exponential growth of information seeking behaviour (ISB) via Internet-based programs over the past decade. The availability of software that record ISB temporal patterns has provided a valuable opportunity to examine biological rhythms in human behaviour. Internet search repositories, such as Google Trends, permit the analyses of large datasets that can be used to track ISB on a domestic and international scale. We examined daily and seasonal Google Trends search patterns for keywords related to food intake, using the most relevant search terms for the USA, UK, Canada, India and Australia. Daily and seasonal ISB rhythmicity were analysed using CircWave 1.4. Daily ISB data revealed a robust and significant sine waveform for general terms (e.g. ‘pizza delivery') and country-specific search terms (e.g. ‘just eat'). The pattern revealed clear evening double-peaks, occurring every day at 19.00 h and 02.00 h. The patterns were consistent across search terms, days of the week and geographical locations, suggesting a common ISB rhythm that is not necessarily culture-dependent. Then, we conducted Cosinor 2.4 analyses to examine the daily amplitudes in ISB. The results indicated a non-significant linear increased from Monday to Sunday. Seasonal data did not show consistent significant ISB patterns. It is likely that two different human populations are responsible for the daily ‘early' and ‘late' evening ISB peaks. We propose that the major factor that contributes to the bimodal evening peak is age-dependent (e.g. adolescent, early adulthood versus midlife and mature adulthood) and a minor role for human chronotypes (e.g. late versus early). Overall, we present novel human appetitive behaviour for information seeking of food resources and propose that Internet-based search patterns reflect a biological rhythm of motivation for energy balance.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,242 | 0,071 |
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 ».