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Enregistrement W7027945242

"Drinking habits": The effects of hydration status onsecondary school students during school session / Mohamad Fitri Abdul Rahaman

2016· other· en· W7027945242 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2016
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrineUrine specific gravityFluid intakeStratified samplingWater intakeBody mass indexUrine sampleBody weightSession (web analytics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major purpose of understanding the hydration status among school students is to highlight the importance of consuming proper water intake during school session and also being applied throughout their lifetime. Hydration Status is examined by the urine specific gravity (USG), urine volume, urine colour, and body weight of the student during three different periods of the school session. A total of one hundred fifty two students (N=152) were selected via stratified random sampling had participated in this study. Results had shown that the significant different value is (p<0.05), where the mean and standard deviation of age (14.99±1.90), height (159.66::1::7.59), urine specific gravity (1.02::1::0.01), urine volume (104.79±77.37) and body mass (55.37::1::24.7), while there were no significant differences in urine colour (6.07::1::1.35) where (p>0.05). If the students are having insufficient water consumption, it will hinder their learning process during school session. Therefore, the students are having moderate dehydration due to environmental condition, heat acclimatization, and drinking behaviour. It suggested by Dietitians of Canada to consume 12 cups of water or 3 liter for men and 9 cups of water or 2.2 liter for women to maintain the body in hydrated state.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,350
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

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