RESEARCH ARTICLE Associations of total and a
Notice bibliographique
Résumé
nd are lines for both adults [2] and children [3,4] Adipocytes ference (WC) indirectly assess visceral adipose tissue, and de Koning et al. BMC Obesity (2015) 2:15 DOI 10.1186/s40608-015-0043-7metabolic risk assessment is unknown.Shaganappi Trail NW, Calgary T3B6A8, AB, Canada Full list of author information is available at the end of the articlesecrete fatty acids, express renin-angiotensin system components (e.g. angiotensin converting enzymes), and release inflammatory factors which advance atherosclerosis by respectively promoting hyperlipidemia and insulin resist-ance, high blood pressure, and vascular inflammation [5]. In particular, visceral adipocytes are extremely metabolically are associated with an increased risk of cardiovascular events [7]. Despite their sometimes high correlation with BMI, using them with along with BMI often improves the predictive power of models [8,9]. The importance of abdominal obesity assessment was recognized in 2008 by the College of Family Physicians of Canada, which en-dorsed the routine measurement of WC in adults [10]. In children, WC is assessed as a percentile for age and sex; however the role of WC percentiles in pediatric cardio-
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,006 |
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 ».