MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6977784623 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3626741_d1

Additional file 1: of Assessing the nutritional quality of diets of Canadian children and adolescents using the 2014 Health Canada Surveillance Tool Tier System

2016· article· en· W6977784623 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeotourism and Geoheritage Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTier 2 networkPopulationTable (database)Tier 1 networkPopulation healthQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Table S1. Weighted analysis of energy intake (percentage) within the food groups by 2014 Health Canada Surveillance Tool Tier System among Canadian children (2–11 years of age) and adolescents (12–18 years of age).* Table S2. Weighted analysis of characteristics of compliers, intermediates, and non-compliers based on the percentage of energy from Tier 4 foods and “other” foods among Canadian adolescents (12–18 years)*, †. Table S3. Weighted analysis of nutrient intakes (density approach) [50] by compliers, intermediates, and non-compliers based on the percentage of energy consumed from Tier 4 foods and “other” foods among Canadian adolescent (12–18 years)*. Figure S1. Weighted age-stratified analysis of classification of foods as a percentage of servings based on the 2014 Health Canada Surveillance Tool Tier system*,† among Canadian population of a) Boys and Girls ages 9 to 13 years, and b) Boys and Girls ages 14 to 18 years inclusive. (DOCX 49 kb)

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,4650,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,194 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetGeotourism and Geoheritage ConservationTravaux en français237 207