Updating the Canadian Obesity Maps: an epidemic in progress
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a growing problem in Canada and worldwide. While obesity maps that convey changing rates over time and geography provide a useful way to convey such information, regional obesity surveillance maps for Canada have not been published since 1998. This research provides a summary of changing Canadian obesity rates since that time. METHODS: We computed estimated obesity rates for provinces and territories across Canada from 2000 to 2011. Data were based on Canadian Community Health Survey and corrected for self-report bias. Data reporting the estimated percent of the adult population who are obese were mapped over time overall and by sex according to Canadian province and territory. RESULTS: The data indicate that the estimated prevalence of obesity across Canada has continued to increase over the past 11 years. Current rates exceed 30% in the Maritime provinces (Newfoundland, New Brunswick, Nova Scotia, Prince Edward Island) and in two territories (Northwest Territory, Nunavut). Data for men and women are generally consistent. The major increase in obesity appears to have occurred in the first part of this period, with relatively stable rates found from 2008 to 2011. However, obesity rates are still climbing, warranting continued surveillance efforts. CONCLUSION: Maps showing changing regional obesity rates provide a compelling pan-Canadian portrait that can lead to an impetus for action for the public, health care providers, and decision makers. Such colour-coded maps offer an efficient way to convey complex data that transcends language differences and personalizes the data for the viewer
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».