VOICES FROM THE FIELD- Improving the Nutritional Health and Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
Although the reviewed CEECD papers are American in context,1,4-9 except for the two articles on preterm infants by Canadian researcher Sheila Innis2 and Stephanie Atkinson,3 the problems that are identified can be generalized to Canadian nutrition practitioners. The issue-specific and general comments are fully recognized in my current role as a researcher and consultant and in my past years of experience as a front-line pediatric dietitian in both clinical and public-health settings. One of the greatest challenges in dietetic practice is the level of nutrition expertise in primary health-care services. Nutrition has been recognized as a key determinant of maternal and child health outcomes, but appropriate and sufficient allocation and prioritization of resources are lacking. Using a multidisciplinary life-cycle approach, the CEECD research findings support the need to review and consider the realignment of early intervention resources and strategies to address key nutrition issues.1-9 This requires the inclusion of and access to sufficient numbers of registered dietitians. This also includes an increased level of nutrition knowledge by other allied health and social-service professionals through additional and ongoing education and training.
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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 | 0,023 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».